基于FCM的木材X射线图像缺陷分割

在用X射线检测木材缺陷的过程中,很重要的一步就是对图像中的缺陷的提取和分割,其处理的效果直接影响到后面的缺陷识别的正确性。主要是针对木材X射线图像对比度差的特点和固有的模糊性,利用模糊C均值聚类的方法对木材X射线图像进行分割处理,为后续的提取出木材缺陷工作打下基础。     

基于语义Web的知识组织方法与应用

介绍了传统知识组织到语义Web环境下知识组织的转换,阐述了语义Web知识组织的方法、知识组织工具和知识组织体系,探讨了基于语义Web的国内知识组织发展现状和前景。

     

Application study of image segmentation methods on pattern recognition in the course of wood across-compression

ntroductionPattern recognition is one of importsnt embranchments in artificial nit6lliGence, and is a 11ew absolutesubjed that has become one of significant fields ofhigh-tech study and application nowadays. Imageseqmentstion mathod of pattern recognition is usedby wOOd across compression in this paper By usingcomput6r disposal tO cell image, pattern recognitioncan be achieved for which the aim of studying celldeformation regularity at different compression rateand quanhtstive analysis can be…     

复杂背景下的树木图像提取

树木图像提取是将树木地面摄影图像中的单株树木与其周围景物分离的技术,为计算机技术在林业中的应用提供基础数据和技术支撑。在自然场景中拍摄的背景具有不确定性的树木图像,其提取是一项探索性很强的工作,具有重要的实用价值和现实意义。本文分析了复杂背景下树木图像的特点和提取的难点等问题;把近年来出现的树木图像提取方法按照图像分割和自然图像抠图分成两大类,并分别对每种方法中的典型算法进行了详细阐述。在此基础上,对图像分割与自然图像抠图技术在树木图像提取应用中的优势和局限性进行了分析和比较,提出把图像分割和自然图像抠图技术合理结合,针对树木图像特征,设计出准确、快速、实时的树木图像提取技术是未来研究的重点和难点。     

基于颜色阈值的田间籽棉图像分割技术

为正确分割田间籽棉图像,将棉花与背景视为二个类别,在典型的未成熟籽棉图像和不同质量等级的成熟/过熟籽棉图像中,用肉眼选取20 000个白棉、黄染棉和污染棉等棉花像素以及20 000个棉株、土壤等背景像素,在RGB、HSI、La*b*和Hunter颜色空间下获取二类像素之间的颜色阈值,基于阈值进行图像分割,选取噪声较少的HSI和La*b*颜色空间,进一步基于形态学滤波器去噪,实验结果表明,907幅籽棉图像分割的准确率为87.21%和86.33%。HSI颜色空间更适合分割成熟籽棉图像,La*b*颜色空间则适合未成熟籽棉;颜色阈值覆盖范围广,基于速度的阈值分割法能够适应田间籽棉环境。     

基于背景减与帧间差分结合的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法,算法混合使用背景减算法和帧间差分算法,充分利用了两种典型算法的优点,并改进了其缺陷,解决了背景减算法的背景合理更新及帧间差分算法分割不完整问题.实验结果表明：该算法简单,速度快,易于硬件实现.     

基于NCSPSO－AFSA优化SVM的林木冠层图像分割

【目的】对林木冠层图像采用NCSPSO-AFSA优化支持向量机(SVM)进行图像分割,提取树干分割图,以进一步提高分割效果。【方法】对现有的小生境和交叉算子的粒子群算法(NCSPSO)进行优化,并与人工鱼群算(AFSA)混合,寻找最优惩罚系数C和高斯核函数中的参数γ;然后运用SVM方法对训练样本进行综合训练,以建立最佳分类模型;最后对香樟树、马褂木和杨树的冠层图像进行分割,并与AFSA算法、NCSPSO算法的分割效果进行比较。【结果】AFSA、NCSPSO、NCSPSO-AFSA算法的平均运行时间分别为178.909,154.661和97.213s,平均分割准确率分别为90.83%,94.08%和98.90%,表明改进的NCSPSO-AFSA混合算法在效率上较其他2种算法提高了63%以上,而且分割准确率提高了5%~8%。【结论】运用NCSPSO-AFSA优化SVM方法对林木冠层图像进行树干图像分割,可得到最佳分割效果。     

结合区域协方差分析的图像显著性检测

目的 图像显著性检测的目的是为了获得高质量的能够反映图像不同区域显著性程度的显著图,利用图像显著图可以快速有效地处理图像中的视觉显著区域。图像的区域协方差分析将图像块的多维特征信息表述为一个协方差矩阵,并用协方差距离来度量两个图像块特征信息的差异大小。结合区域协方差分析,提出一种新的图像显著性检测方法。方法 该方法首先将输入的图像进行超像素分割预处理;然后基于像素块的区域协方差距离计算像素块的显著度;最后对像素块进行上采样用以计算图像像素点的显著度。结果 利用本文显著性检测方法对THUS10000数据集上随机选取的200幅图像进行了显著性检测并与4种不同方法进行了对比,本文方法估计得到的显著性检测结果更接近人工标定效果,尤其是对具有复杂背景的图像以及前背景颜色接近的图像均能达到较好的检测效果。结论 本文方法将图像像素点信息和像素块信息相结合,避免了单个噪声像素点引起图像显著性检测的不准确性,提高了检测精确度;同时,利用协方差矩阵来表示图像特征信息,避免了特征点的数量、顺序、光照等对显著性检测的影响。该方法可以很好地应用到显著目标提取和图像分割应用中。     

几组英汉数字文化语义差异比较

因东西方民族在文化传统、思维方式、对数字的感知取向不同,赋予数字的社会文化内涵也因此不尽相同。这些数字主要涉及"666"777"和"9"的倍数,以及"11"12"40"和"250"等。