博士科研启动基金(08zx7101)
- 作品数：5 被引量：16H指数：2
- 相关作者：贾渊彭增起李振江周春燕刘鹏程更多>>
- 相关机构：西南科技大学南京农业大学更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 结合LLE流形学习和支持向量机的猪肉颜色分级被引量：9
- 2012年
- 猪肉颜色分级是肉品品质无损检测的重要内容。该文通过对猪肉彩色数字图像颜色规律的分析,结合猪肉红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色分量及其亮度和饱和度值,构建了一个新的颜色维度。将采集的1070份猪肉图像样本进行专家分级和标记后,给出了猪肉颜色的特征表示,并利用支持向量机(SVM)进行了颜色分级。试验结果表明,随着训练集样本数的增加,分级准确率有所提高。当将所有样本作为训练集时,分级准确率高达96.5%。针对SVM分级后泛化能力不强的问题,采用流形学习LLE维数变换,使其泛化能力由37%提高近1倍。结果表明LLE可有效改善SVM的分级准确率。该方法可为猪肉品质无损检测的研究与应用提供参考。
- 贾渊李振江彭增起
- 关键词：机器视觉支持向量机无损检测流形学习局部线性嵌入
- 改进的规范割方法提取肉品图像中肌肉和脂肪
- 2011年
- 肉品图像中脂肪与肌肉的精确提取是无损检测的关键技术之一,针对这一问题,在规范割方法(Normalized cut,Ncut)的基础上,为了减少计算复杂度,提出了一种改进算法。首先,利用基于矩的阈值选择方法将肉品区域从背景中分割出来;其次,量化色彩等级,为肉品区域创建彩色直方图;最后,计算彩色直方图的相似度矩阵,并使用规范割做为谱聚类测度对直方图进行划分,按照直方图划分结果提取肌肉和脂肪。实验表明,和基于像素的谱聚类算法相比,改进算法不但降低了计算复杂度,且能有效提取肌肉与脂肪。
- 李振江贾渊彭增起
- 关键词：谱聚类彩色直方图图像分割
- 用分治及贪婪策略实现FFT整序被引量：1
- 2008年
- FFT整序的关键是逆序号的求取,用预先存贮的逆序表可提高FFT整序的效率.算法结合分治与贪婪策略,用最少的交换次数得到逆序表.算法避免了常规整序中顺序号与逆序号的比较运算,提高了FFT整序的效率.为了比较相关算法在Windows操作系统下的运行效率,编制了相应的C++程序.实验表明,求取长2N的逆序表时,算法的交换次数为数组长的一半(2N-1-1或2N-1-2),其效率优于传统的整序算法.
- 贾渊范勇刘渊赵文琦
- 关键词：分治法贪婪策略逆序
- 基于偏微分方程的肉品图像去噪对比研究被引量：2
- 2011年
- 肉品中含有水分,或者切割过程中产生的脂肪碎屑或结缔组织,其可见光图像容易产生噪声。基于偏微分方程模型的算法去噪同时能够保持图像的某些特征,常见的有Perona-Malik模型、全变差ROF模型、Y-K四阶模型。通过对Lena图像加入高斯噪声和椒盐噪声,对比了三种模型的信噪比、方法噪声及运算时间。在此基础上,以猪肉图像为去噪对象,比较三种算法的性能。结果表明:ROF模型在去除噪声的同时,保持细节的能力强于其他两种模型,YK四阶偏微分方程模型能够去除噪声,但是图像模糊。去噪效果最差的是P-M模型。
- 贾渊刘鹏程蒋勇彭增起
- 关键词：全变差
- 基于遗传算法的图像配准研究及改进被引量：4
- 2011年
- 应用立体匹配技术,通过像点获取景物的距离信息,使得三维立体再现成为可能。图像的立体匹配是立体视觉中的一个关键问题,也是典型的"病态"问题。为了提高匹配的抗干扰能力以及全局最优性,提出了将改进的遗传算法用于立体匹配。选择图像边缘作为匹配基元,根据遗传算法容易获得全局最优解的特点,将图像的特征点进行染色体编码并重新设计比较了评价函数及相应的遗传操作,使之适合于立体匹配,并将图像的Rank变换加入其中,以提高算法的抗噪性。实验表明,该方法具有可行性。
- 周春燕贾渊
- 关键词：遗传算法边缘检测
