浙江省自然科学基金(ZJ602014)
- 作品数：6 被引量：85H指数：5
- 相关作者：张瑞林包晓安钟乐海徐轶峰胡艳更多>>
- 相关机构：浙江理工大学西华师范大学浙江工程学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程农业科学更多>>
- 基于人工神经网络与图像处理的苹果识别方法研究被引量：45
- 2004年
- 针对中国苹果等级划分主要依靠人工感官进行识别判断的现状,提出了以应用计算机视觉以及图像处理技术为基础,通过改变传统学习向量量化(LVQ)网络输入层各参数的权重来改变其在竞争层中的竞争能力。采用改进后的LVQ网络算法,对苹果进行等级判别试验,取得了良好的试验结果,识别正确率达88.9%,且具有较好的稳定性。
- 包晓安张瑞林钟乐海
- 关键词：计算机视觉人工神经网络图像处理
- 基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测被引量：4
- 2009年
- 为了精确确定织物疵点边缘,提出了一种基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测方法.在利用形态学实现疵点检测后,对其进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的疵点边缘,采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法,具有可行性和有效性.
- 胡艳张瑞林
- 关键词：边缘检测织物疵点小波变换数学形态学图像融合
- 基于PCNN的织物疵点边缘检测被引量：5
- 2005年
- 由于纱线的螺旋性、粗细不匀和织物的柔性形变,使得织物的纹理带有较大的不规则性。 用基于特征或模型的分割方法识别织物纹理图像的疵点,效率较低,准确性较差。针对这个问题,提 出了一种基于PCNN的算法,它利用织物表面疵点区域的灰度强度不同于织物表面图像的灰度强度, 根据PCNN神经元是否点火,来获取织物疵点信息;然后将所提取的特征点按作用范围膨胀,并用 CANNY算子分割出织物疵点,提取织物疵点边缘。实验证明这种方法能有效地获取织物疵点特征, 并得到较为理想的边缘检测效果。
- 徐轶峰张瑞林
- 关键词：脉冲耦合神经网络织物疵点CANNY算子边缘检测
- 基于人工神经网络的苹果等级判别方法研究被引量：10
- 2004年
- 应用计算机视觉以及图像处理技术,提出一种基于改进的LVQ人工神经网络算法,从苹果的色泽、横径及果形指数3方面对苹果进行等级划分。结果表明,与传统的LVQ人工神经网络相比,改进的LVQ人工神经网络提高了苹果的分选精度,具有更好的判别效果。
- 包晓安钟乐海张娜
- 关键词：人工神经网络苹果计算机视觉图像处理
- 基于PCNN的织物疵点识别研究被引量：15
- 2004年
- 根据织物表面图像的灰度强度和织物疵点图像的灰度强度的不同 ,运用PCNN对织物疵点进行自动检测。从理论上分析PCNN模型 ,并用其对织物疵点进行特征的提取 ,证明PCNN在自动检测过程中的适用性 ,以及PCNN模型中迭代次数对实验结果的影响。
- 张瑞林徐轶峰
- 关键词：织物疵点迭代次数
- 基于小波模极大值和形态学的图像边缘检测算法被引量：7
- 2010年
- 提出一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法。通过对源图像进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的边缘,最后采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法。
- 胡艳张瑞林
- 关键词：边缘检测数学形态学图像融合
