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基於圖像處理的植物種類識別

  • 作者：張耀南//王兆濱//馬義德|責編:王靜//付聰
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030758347
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：200
人民幣：RMB 168 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞植物葉片圖像識別技術，對植物識別過程中涉及的諸多關鍵技術進行了探討。全書分為6章。第1章介紹了植物葉片的外觀、葉片識別系統的框架及葉片圖像獲取與預處理方法。第2章介紹了複雜背景圖像中分割提取葉片圖像的方法，主要介紹了隨機漫步模型，以及基於該模型的圖像分割技術。第3章梳理了可用的葉片特徵和特徵分類器，並對目前學術界常用的葉片圖像資料庫進行了介紹。第4章介紹了脈衝耦合神經網路模型及其研究進展，並對基於PCNN的葉片圖像識別方法進行了闡述。第5章介紹了BOW或BOF與脈衝耦合神經網路、Jaccard距離、Laws紋理能量等相結合進行植物識別的方法。第6章介紹了基於兩級分類的植物葉片識別的方法。
    本書適合高等院校相關專業高年級學生和研究生，以及從事人工神經網路、模式識別、數字圖像處理、植物識別等領域的科研人員使用和參考。
作者介紹
張耀南//王兆濱//馬義德|責編:王靜//付聰
目錄
前言
第1章  葉片形態與圖像獲取
  1.1  葉片外觀
    1.1.1  葉形
    1.1.2  葉脈
    1.1.3  葉片顏色
  1.2  葉片識別系統
  1.3  葉片圖像獲取
    1.3.1  圖像獲取
    1.3.2  姿態校正
    1.3.3  去除葉柄
  參考文獻
第2章  具有複雜背景的葉片圖像分割方法
  2.1  隨機漫步模型
    2.1.1  隨機漫步模型的由來
    2.1.2  隨機漫步標準模型
    2.1.3  隨機漫步改進模型
  2.2  基於隨機漫步模型的圖像分割
    2.2.1  演算法描述
    2.2.2  圖像分割實驗結果
  參考文獻
第3章  葉片特徵提取與分類
  3.1  葉片特徵提取
    3.1.1  形狀特徵
    3.1.2  紋理特徵
    3.1.3  顏色特徵
    3.1.4  特徵性能評估
  3.2  葉片特徵分類
    3.2.1  常用分類器
    3.2.2  分類器性能評估
  3.3  常用資料庫
  參考文獻
第4章  基於PCNN的識別方法
  4.1  PCNN
    4.1.1  概述
    4.1.2  PCNN模型
    4.1.3  在圖像處理領域的應用
    4.1.4  在非圖像處理領域的應用
    4.1.5  硬體實現
  4.2  基於PCNN的植物識別方法
    4.2.1  熵序列的改進
    4.2.2  對比實驗結果
  4.3  基於ICM的植物識別方法
  參考文獻
第5章  基於BOW和BOF的識別方法
  5.1  BOW與BOF
    5.1.1  BOW
    5.1.2  BOF
    5.1.3  編碼方法對比
    5.1.4  弱監督字典學習

  5.2  基於BOW與DPCNN的方法
    5.2.1  形狀上下文特徵
    5.2.2  演算法結構
    5.2.3  實驗結果
  5.3  基於BOF與DPCNN的方法
    5.3.1  演算法結構
    5.3.2  實驗結果
  5.4  基於VLAD的方法
    5.4.1  演算法結構
    5.4.2  實驗結果
  5.5  基於BOW的組合特徵方法
    5.5.1  Jaccard距離與Laws紋理能量測量
    5.5.2  演算法結構
    5.5.3  實驗結果
  參考文獻
第6章  基於兩級分類的植物葉片識別方法
  6.1  基於區域面積占比的形狀特徵
    6.1.1  特徵描述
    6.1.2  特徵有效性分析
  6.2  基於輪廓角點的形狀特徵
    6.2.1  角點檢測
    6.2.2  特徵描述
    6.2.3  特徵有效性分析
  6.3  葉脈特徵
    6.3.1  葉脈提取
    6.3.2  葉脈特徵描述
  6.4  基於形狀的兩級分類演算法
    6.4.1  兩級分類策略
    6.4.2  基於形狀的第一級分類的實驗分析
    6.4.3  基於組合特徵的第二級分類的實驗分析
    6.4.4  植物識別系統的總體評價
  參考文獻

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