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王振中

作品数：2 被引量：30H指数：1
供职机构：北京师范大学数学科学学院数学与复杂系统教育部重点实验室更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇农业科学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇图像
  • 2篇图像分割
  • 1篇叶部
  • 1篇叶部病害
  • 1篇叶片
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数字图像
  • 1篇数字图像处理
  • 1篇数字图像处理...
  • 1篇水平集
  • 1篇水平集方法
  • 1篇图像处理
  • 1篇图像处理技术
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇自动识别
  • 1篇自动识别系统

机构

  • 2篇北京师范大学
  • 1篇中国农业科学...

作者

  • 2篇王振中
  • 1篇郇中丹
  • 1篇李宝聚
  • 1篇刘君
  • 1篇黄海洋

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2008
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于数字图像处理技术的黄瓜叶片病斑识别系统
当前，数字化、标准化并无损伤定量识别植物病害成为了农作物病害诊断的趋势。本文利用计算机图像处理技术，解决了黄瓜叶部病斑的快速识别与分析问题，并结合人工神经网络和支持向量机等多种模式识别技术，通过研究病斑特征实现了黄瓜病害...
王振中
关键词：数字图像处理人工神经网络支持向量机图像分割
基于图像处理的作物病害自动识别系统的研究被引量：30
2012年
为了实现对作物病害检测与防治的自动化,构建了一个基于叶片病斑图像处理的计算机诊断系统,以实现作物叶部病害的自动识别。该系统依据作物病叶颜色差异,用EM算法和偏微分方程水平集模型等图像分割算法,从图像中获取完整准确的病斑;然后提取病斑的颜色、形状和纹理特征,运用主成分分析方法对数据进行降维处理;最后采用神经网络和支持向量机方法对这些特征进行学习与分类,以及病害识别。系统已试用于黄瓜、番茄等园艺作物叶部病害的自动诊断与识别,其优点是自动化程度高,识别准确率在一定条件下较好。
刘君王振中李宝聚郇中丹黄海洋
关键词：叶部病害自动识别图像分割EM算法水平集方法
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