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1.
针对羊体图像背景复杂、分割难以及不同光照条件干扰羊体图像的问题,采用一种基于YCbCr空间改进C-V主动轮廓模型的分割方法,对具有复杂背景的羊体图像分割进行研究。结果表明:1)根据羊体图像的颜色特点,对羊体图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换能克服拍摄环境中光照对羊体的影响;2)利用手动勾画羊体的粗略轮廓构造预处理水平集,对其内部、外部以及边界进行划分后可以演化羊体图像的轮廓。试验证明改进C-V模型能对复杂背景下的羊体图像进行准确分割,分割结果能够应用到后续羊体测量点的识别中。  相似文献   
2.
基于改进区域生长法的羊体点云分割及体尺参数测量   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统羊体尺测量中测量耗时、应激大的问题,采用主成分分析、随机采样一致性算法和改进的区域生长法,基于三维点云对羊体尺参数测量进行研究。结果表明:1)使用主成分分析和随机采样一致性算法能计算羊体点云的法向量和曲率;2)改进的区域生长法能准确地分割出羊体区域,并且避免了外点的干扰;3)在羊体点云数据上选取体尺测点,计算羊体长、体高、臀高、胸深体尺参数,并与实测值比较,4种体尺参数的最大相对误差为2.36%,测量精度较高。试验证明改进的区域生长法能准确地对羊体点云进行分割,依据选取的体尺测点,能够实现羊体尺参数的无接触测量。  相似文献   
3.
针对点云配准算法易受噪声、体外孤点以及采样率影响的问题,采用形状指数关键点检测方法、最近邻距离比法和迭代最近点算法,基于三维点云对羊体点云配准方法进行研究。结果表明:1)使用协方差矩阵特征描述子能对形状指数方法检测的关键点进行描述;2)基于特征匹配的配准方法能对不同视角的羊体点云进行配准,最大均方根误差为0.024 1;3)对于含有噪声、体外孤点或较低采样率的不同类型的羊体点云模型,配准的最大均方根误差为0.023 8。试验证明基于特征匹配的配准方法能准确地对羊体点云进行配准,并且不受噪声、体外孤点以及采样率的影响。  相似文献   
4.
牛乳体细胞中包含了多种细胞,对评价牛乳质量和诊断奶牛乳腺炎至关重要。本文以彩色显微图像为对象,研究牛乳体细胞中中性粒细胞、上皮细胞、巨噬细胞和淋巴细胞分类识别方法。为了降低高维的Gabor特征空间对分类效率的影响,提出一种基于改进的非负矩阵分解(NMFSNMB)与GB(2D)~2PCA融合的特征提取算法。第1步,利用Gabor-based(2D)~2PCA算法求得细胞图像的频域整体特征。第2步,利用NMFSNMB算法提取细胞的空域局部特征,将细胞图像分解成基矩阵和系数矩阵2部分,从中获取重要的局部信息。第3步,利用决策层融合策略完成整体与局部特征的融合,计算融合的匹配距离。最后1步,使用最近邻分类器识别细胞图像。该算法同时考虑到细胞图像的频域整体信息和空域局部信息,二者具有一定的互补性,且识别精度和识别稳定性都有所提高。实验结果表明,本文所提算法的总体精度为98. 50%,Kappa系数为0. 985,分类结果具有较高的可信度。本文算法有效地结合了两种算法的优点,提高了识别系统的准确率和稳定性,同时识别速度也没有受到影响。  相似文献   
5.
一种基于圆形标志点的摄像机标定方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
摄像机标定是估计成像过程中的摄像机参数,它直接影响测量的准确性。本文针对圆形标定板的特性,提出了一种基于圆形标志点的摄像机标定方法。首先,提取图像中目标轮廓,用区域属性函数获得图像中目标的属性,计算出标志圆质心的坐标;然后用Zhang提出的基于平面两步标定法进行摄像机标定,并对内参数运用最大似然估计求解;外参数运用最小二乘法和最大似然估计算法求解;最后,对标定结果进行评价。实验结果表明,标定残差的平均误差在0.3以下,验证标定方法的可行与有效性。  相似文献   
6.
基于多尺度Retinex图像增强的羊体尺参数无接触测量   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对传统羊体尺参数测量中存在工作量大、精度低、应激反应强等问题,采用多尺度Retinex算法、Graph Cut算法和羊体尺测点识别相结合的方法,基于双目视觉检测原理对羊体尺参数的无接触测量进行研究。结果表明:1)带色彩恢复的多尺度Retinex算法能增强光照不均匀的羊图像,对羊图像的细节和颜色恢复表现出较强的处理能力;2)基于多尺度分水岭的Graph Cut算法准确地分割出羊体区域,获得光滑的羊体轮廓线;3)划分羊体轮廓线区域,采用包络线分析方法识别体尺测点,计算羊体尺参数,并与真实值比较,11只羊的平均相对误差为2.32%,除去绒山羊剩下9只羊的平均相对误差为1.95%,测量精度较高。试验证明本研究带色彩恢复的多尺度Retinex算法能增强羊图像亮度和色度,包络线分析方法能准确地识别体尺测点,算法稳定,能够实现饲养过程中羊体尺参数的无接触测量。  相似文献   
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