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1.
叶缘锯齿特征是植物识别的重要特征。本文提出了一种运用图像角点检测技术对叶缘锯齿进行识别和定位的方法。该方法首先利用基于Harris算子的方法进行角点检测,然后通过人工调整阈值提高检测精度。研究结果表明,该方法便捷、高效,在叶缘的锯齿检测中取得了较好的效果。  相似文献
2.
设计并实现了一种基于一阶径向畸变模型的摄像机标定方法。对方格标定模板图像进行预处理,缩小角点检测范围,对SUSAN算子的USAN面积域值进行快速自适应选取,提高了角点检测的速度和准确度。在考虑了一阶径向畸变的情况下,建立摄像机模型,利用匹配后的图像角点亚像素坐标,逐步求解了内外参数。结果表明,本方法具有较高的精度和良好的实时性。  相似文献
3.
选择约700 mm(长)×200 mm(宽)的10块柞木板材为研究对象;用相机进行标定得到相机内部参数、外部参数,对采集的板材图像进行镜头畸变修正;对图像进行高斯平滑处理后,采用Harris角点检测方法对采集的先后两帧图像进行图像拼接;采用边缘检测得到板材完整的边界信息,通过建立空间坐标系与像素坐标系的转换关系完成板材尺寸计算。结果表明:相机标定与畸变补偿,提高了测量的精度由5 mm至1 mm;图像拼接方法,解决了长尺寸板材机器视觉测量困难的问题;采用Sobel算子边缘检测方法,能够准确保留边缘信息,速度快、计算简单;测量结果最大标准差为0.582 mm,测量精度小于1 mm。  相似文献
4.
【目的】设计一种基于无线网络的孢子图像实时传输及处理系统,以较好地实现小麦条锈病孢子的实时传输及监测。【方法】首先基于网络云技术,在Linux环境下设计了传输系统的云端服务器界面,实现了微型机自动摄像,通过使用TCP协议包装HTTP协议与云端服务器的连接,实现了图像的上传功能;其次,使用英特尔NUC5CPYH为采集传输终端,搭建图像传输系统硬件平台;最后采用K-means聚类算法在接收端对远程传输得到的孢子图像进行背景与孢子的分割、孢子图像的形态学处理及基于Harris的角点检测等处理,并最终实现孢子的计数。【结果】该无线传输系统的发送成功率为96.6%,该处理系统的平均计数准确率为97.1%,效果良好。【结论】该传输及处理系统可用于小麦条锈病越夏孢子的实时在线监测。  相似文献
5.
为了克服Harris角点检测算法在提取角点时需要人为设定响应函数参数和阈值的问题,本文提出一种基于图像信息熵的自适应角点检测算法,利用合适尺度下的图像信息熵能够反映较多图像纹理信息的特点,在非极大值抑制时采用了图像信息熵的自适应阈值,并修改了角点响应函数,避免了阈值设定和参数设定的随机性。通过对添加盐粒噪声的图像进行角点检测并计算角点重复率,表明本文的算法在提取图片角点时有更好的稳定性,能够用于角点检测。  相似文献
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