广东省科技计划工业攻关项目(2011B-020308009)
- 作品数：3 被引量：37H指数：3
- 相关作者：邓小玲李震梅慧兰邓晓玲洪添胜更多>>
- 相关机构：华南农业大学中山大学更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金国家现代农业产业技术体系建设项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于主成分分析和BP神经网络的柑橘黄龙病诊断技术被引量：15
- 2014年
- 柑橘黄龙病的传统诊断方法主要依赖于人眼经验及生化技术,前者凭经验,诊断快,但准确性低;后者准确性高,但效率低和成本高.本文采用高光谱成像技术,获取5种症状柑橘叶片的高光谱图像,采用基于主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对370-988nm波段范围内的柑橘叶片高光谱图像进行了病状的无损检测.研究结果表明,柑橘叶片的高光谱图像存在很大冗余,前四个主成分累积方差贡献率达到97.42%.数据建模分类得表明：BP神经网络的分类准确率达85%以上,经主成分后再利用BP神经网络的分类准确率绝大部分达到90%以上.因此,利用高光谱成像技术进行柑橘黄龙病的早期诊断具有较高的可行性.
- 邓小玲孔晨吴伟斌梅慧兰李震邓晓玲洪添胜
- 关键词：柑橘黄龙病光谱学高光谱图像无损检测主成分分析BP神经网络
- 基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病病情诊断及分类被引量：18
- 2013年
- 【目的】柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing,HLB)是一种无法根治且易扩散的病害,建立柑橘黄龙病病情诊断及分类的方法,以及时发现并去除病株,防止感染其他果树。【方法】基于高光谱成像技术,利用最小噪声分离变换进行降维去噪、像元纯净指数获取纯净像元并建立训练集,通过Fisher判别法对柑橘黄龙病病情进行鉴别并分类。【结果】通过对训练集设置适当的门限值,柑橘黄龙病病情识别正确率达90%以上。【结论】利用高光谱技术进行柑橘黄龙病病情诊断具有较高的可行性。
- 邓小玲郑建宝梅慧兰李震邓晓玲洪添胜
- 关键词：柑橘黄龙病高光谱图像PPI
- 多特征融合的低景深图像前景提取算法被引量：6
- 2013年
- 针对低景深(Low depth-of-field,DOF)图像,提出了一种融合纹理、颜色和高阶统计量(Higher-order statistics,HOS)特征的聚焦前景提取方法.首先,根据相似性最大化原则,通过迭代获得纹理和颜色特征的优化权重,实现低景深图像的区域分割.然后,根据优化权重值计算颜色空间上的加权HOS值,并结合区域归属前景的划分策略,实现低景深图像的前景提取.实验结果表明,该算法可以同时取得较高的主观和客观评价效果.
- 邓小玲倪江群李震代芬
- 关键词：高阶统计量
