粒子群聚类算法

作品数：26被引量：179H指数：8
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基于图像特征点粒子群聚类算法的麦田作物行检测被引量：36
《农业工程学报》2017年第11期165-170,共6页姜国权 杨小亚 王志衡 刘红敏 
国家自然科学基金资助项目(61472119;61572173;61472373;61401150);河南省科技攻关项目(172102110032);河南省教育厅高等学校重点项目(17A210014);河南省高等学校矿山信息化重点学科开放实验室开放基金资助(KY2012-09);河南省高校基本科研业务费专项资金资助;计算机视觉与图像处理创新团队(T2014-3)
为了快速准确地提取麦田作物行中心线,提出了基于图像特征点粒子群聚类算法的麦田作物行检测。首先,对自然光照下获取的彩色图像运用"过绿颜色因子图像灰度化"、"Otsu图像二值化"、"左右边缘中间线检测提取作物行特征点算法"3步对图像...
关键词：图像处理 算法 聚类 作物行检测 粒子群优化 最小二乘法 
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