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刘君: 作品数：10 被引量：97H指数：3; 供职机构：北京师范大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划农业部蔬菜遗传与生理重点开放实验室项目更多>>; 相关领域：农业科学理学自动化与计算机技术文化科学更多>>

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图像去模糊中基于变分的偏微分方程模型的改进及应用: 图像去噪和去模糊是图像处理中两个最基本的问题。本文首先综述了计算卷积的快速算法，然后给出了一个能自适应复原含有混合噪声模糊图像的新方法--GM-TV模型。基于统计观点并运用变分方法，我们构建了一个新的代价泛函。相比于其它...; 刘君; 关键词：图像去模糊图像去噪变分 EM算法

基于胜任特征模型的小学教师培训内容需求分析: 培训需求分析是确保教师培训针对性与实效性的重要前提。随着教师是教育第一资源理念的传播,各地都高度重视教师培训效果的改进,培训需求分析也日益受到教师教育工作者、研究者和管理者的广泛关注。本研究基于文献分析,根据2位教学领域...; 刘君; 关键词：初等教育小学教师教师培训教育管理

图像配准中方向场正则化模型的适定性和收敛性: 2021年; 图像配准是图像处理的一个重要方面.方向场正则化模型是现有配准方法中效果相对突出的模型.然而它仍然无法正确对齐所有感兴趣的区域.因此,本文从理论角度研究方向场正则化模型,希望寻找模型设计可能存在的问题.由于模型中有一个直接变量和一个由直接变量通过常微初值问题确定的间接变量,所以它是数学上的一类新颖的正则化模型.方向场正则化模型定义为min_(v){α||v||_(H)^(2)+ρ(T(y^(v)(τ)),S)},其中T和S分别是模板图像和参考图像,y^(v)(τ):x■y^(v)(τ;0,x)是由初值问题dy/ds=v(s,y),y(0)=x的解y^(v)(s;0,x)定义的变换,ρ是相似性泛函,α>0是正则化参数,H是希尔伯特空间.本文首先证明了方向场正则化模型有稳定解,然后证明了其收敛性.结合y^(v)(τ)与v的收敛关系和正则化问题的经典理论可得上述结论.然而,在现有理论下,ρ,S和T需满足较强的条件.本文通过充分利用y^(v)(τ)的性质,提出了关于ρ,S和T的相对弱的条件.此外,我们还验证了配准常用的3个相似性泛函都满足所提条件.; 郑晓俊郇中丹刘君; 关键词：存在性收敛性图像配准

基于彩色图像颜色统计特征的黄瓜炭疽病和褐斑病的识别研究被引量：41: 2007年; 为了进行数字化、标准化、无损伤定量识别植物病害,运用数字图像分析技术,对生产中两种常见的黄瓜病害(黄瓜炭疽病和黄瓜褐斑病)进行研究。利用图像的颜色统计特征对来自不同时期的病害样本图像进行分类和识别。采用逐步判别分析,选取显著性较大的特征参量,建立起黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的分类器模型。结果表明,对黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的正确回判率分别达到96.67%,93.33%和100%。测试集中,黄瓜炭疽病、黄瓜褐斑病和无病区域的正确识别率分别达到83.33%,80.00%和100%,说明利用彩色图像颜色统计特征对植物病害进行识别有可行性。; 岑喆鑫李宝聚石延霞黄海洋刘君廖宁放冯洁; 关键词：黄瓜植物病害彩色图像统计特征

基于混合模型与变分正则化方法的图像恢复与分割: 图像复原与图像分割是图像处理领域两个基本而重要的问题。变分正则化方法是处理图像复原等病态反问题的基本技术之一,混合模型是描述多类样本分布的一种概率模型,其在图像分割中有着重要的地位。本文结合变分正则化与概率统计两种图像处...; 刘君; 关键词：图像复原算子分裂 EM算法

基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别被引量：38: 2010年; 以计算机视觉技术为手段,结合图像处理和模式识别技术,研究了番茄早疫病、晚疫病、叶霉病和棒孢叶斑病等4种叶部病害的自动识别方法。建立了一套适用于室内操作的图像采集处理系统,可进行病害样本图像的采集、预处理和病斑区域的分割。提取了每个病斑区域的9个颜色参数、5个纹理参数和4个形状参数,同时采用逐步判别与贝叶斯判别相结合和主成分分析与费歇尔判别相结合的两种方法实现特征参数的提取和判别模型的构建。逐步判别从提取的18个特征参数中选择了12个参数用于构建贝叶斯判别模型,结果对训练样本和测试样本的识别准确率分别达到100%和94.71%。主成分分析则将18个特征参数综合成2个新变量,构建的费歇尔判别函数对样本的总体识别准确率为98.32%。两种方法均获得了较好的分类效果,说明利用计算机视觉技术可以实现对番茄叶部病害的快速、准确识别,为实现番茄病害的田间实时在线检测提供了可能。; 柴阿丽李宝聚石延霞岑喆鑫黄海洋刘君; 关键词：计算机视觉番茄病害

基于图像处理的作物病害自动识别系统的研究被引量：30: 2012年; 为了实现对作物病害检测与防治的自动化,构建了一个基于叶片病斑图像处理的计算机诊断系统,以实现作物叶部病害的自动识别。该系统依据作物病叶颜色差异,用EM算法和偏微分方程水平集模型等图像分割算法,从图像中获取完整准确的病斑;然后提取病斑的颜色、形状和纹理特征,运用主成分分析方法对数据进行降维处理;最后采用神经网络和支持向量机方法对这些特征进行学习与分类,以及病害识别。系统已试用于黄瓜、番茄等园艺作物叶部病害的自动诊断与识别,其优点是自动化程度高,识别准确率在一定条件下较好。; 刘君王振中李宝聚郇中丹黄海洋; 关键词：叶部病害自动识别图像分割 EM算法水平集方法

基于形状信息的Bayes分类方法被引量：1: 2010年; 本文提出了一种新的基于形状信息的Bayes分类方法,以实现对图像中单个物体的分类。该方法首先运用图像边缘提取和配准算法,构造一个形状相似性能量泛函,并利用其计算形状信息的先验概率。然后,结合图像中物体其它特征的后验概率,通过Bayes方法进行分类。本文将该方法应用于一个病原菌图像分类的实际问题,实验结果表明,该方法是十分有效的,不仅降低了分类所需的特征维数,而且提高了分类精度,并能满足实际问题中所要求的计算速度。; 王妍刘君柴阿丽黄海洋郇中丹李宝聚; 关键词：BAYES分类形状信息图像配准

一种从一叠粽叶图像中自动定位最外层单张粽叶的方法: 本发明公开了一种从一叠粽叶图像中自动定位最外层单张粽叶的方法，包括如下步骤，S1、表层粽叶的主叶脉定位；S2、整叠粽叶与背景的自动分割；S3、最外层单张粽叶与整叠粽叶的自动分割。优点是：能够在一叠粽叶图像中自动检测最外层...; 刘君刘杨王发强郑创崔丽