检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:石礼娟[1,2] 文友先[2] 牟同敏[3] 徐俊英[3]
机构地区:[1]华中农业大学理学院,武汉430070 [2]华中农业大学工程技术学院,武汉430070 [3]华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室,武汉430070
出 处:《湖北农业科学》2009年第6期1514-1518,共5页Hubei Agricultural Sciences
基 金:湖北省重点科技攻关项目(20002P0603)
摘 要:谷物自动检测的基本思路是利用数字图像处理技术和模式识别技术,首先对获取的谷物子粒图像进行预处理,其次提取谷物子粒图像的特征,然后对提取的特征进行分析和处理之后送入分类器中识别。以图像处理、图像分析、图像识别这3个步骤为主线综述在谷物自动检测中机器视觉相关技术的应用进展,并说明了各种方法的适用范围。The automatic detection of grain is the important application of digital image processing and pattern recognition technology. The process of this application includes several steps. Firstly, the acquired image of grain is preprocessed. Secondly, the typical features are extracted from the processed grain image. Finally, the selected features are treated as the input of classifier after being analyzed. The recent progress of machine vision technology in grain recognition was summarized in the light of image processing, image analysis and image recognition,and the application of these approaches was also revealed.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.15