检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杨文翰四川农业大学

学位级别：硕士

棉花是我国重要的经济作物,20世纪是我国棉业发展最迅速的时期,21世纪初我国棉花总产量跃居世界第一。棉花科技也取得了新突破,许多方面达到了国际先进水平；但是,棉花病虫害防治技术却始终进步不大,棉花病虫害常年造成的损失占到棉花... 详细信息

棉花是我国重要的经济作物,20世纪是我国棉业发展最迅速的时期,21世纪初我国棉花总产量跃居世界第一。棉花科技也取得了新突破,许多方面达到了国际先进水平；但是,棉花病虫害防治技术却始终进步不大,棉花病虫害常年造成的损失占到棉花总产量的15%-20%。棉田中的害虫种类多、数量大,而且目前棉花虫害种类识别还是依靠人的肉眼进行。棉花害虫落后的识别方式是导致棉花病虫害防治技术发展缓慢的重要原因,科学合理的害虫分类方法和准确高效的害虫分类技术就显得尤为重要。随着电子计算机技术的快速发展,数字图像处理技术的发展也十分迅速,它依靠计算机电子技术来模拟人类的视觉系统,通过对图像进行去噪、分割、特征提取和分析分类而达到理解和识别事物的目的。将数字图像处理技术应用于棉花害虫的识别与分类领域以实现害虫的自动识别,对棉花害虫的针对性防治、避免经济损失和维护生态平衡具有十分重要的作用。本文根据不同种类棉花害虫的外部形态特征不同,选取多种数字图像处理技术和手段对害虫分类方法进行相关探讨。试验首先选取长江中上游棉区的15种棉花苗期成虫期害虫,再根据害虫形态特征使用灰度图转换法,根据转换结果选取图像细节表现最好的转换方法。然后再对转换所得图像使用中值滤波和直方图均衡化处理进行图像去噪和图像增强。对预处理图像使用Canny算法和改进数学形态法进行左右翅膀的分割;然后再使用Otsu阈值分割法对头、胸、腹、足和触角进行分割。对分割得到的图像使用几何学中的数学算法提取其数学形态参数,然后再根据得到的数学参数设计分类器,从而完成对棉花害虫种类的识别。主要研究结果如下：1.害虫图像的预处理：图像预处理过程中使用蓝色分量作为灰度值转换效果最好,图像细节清楚；使用中值滤波法和直方图均衡化法对转换所得图像进行图像去噪和增强可以明显的增加图像显示细节和显示质量。2.图像的分割与整合：相比较于Sobel算子和Log算子,Canny算子检测在害虫翅膀分割中效果最好,图像较为完整、毛刺和噪点较少；对数学形态学改进算法和反馈的使用可以明显提高害虫翅膀分割后图像细节显示和图像清晰度。3.形态特征参数的提取：使用几何学中的基本数学算法可以成功地提取到昆虫外部形态特征参数,经过多次提取和数据比对,所得数据可靠性高,反映真实合理。4.分类器的设计：使用科尔莫洛夫检验法判断是否符合正态分布,然后再根据判断结果进行分类讨论的方法是可行的；对符合基本正态分布的棉花害虫使用模糊聚类算法、对不符合的害虫使用二叉树和支持向量机的分类方法切实可行,能得出分类结果。以上结果表明,本文试验中所采用的各种数字图像处理技术和方法在棉花害虫识别过程中的应用效果良好,能够明显地提升棉花害虫图像识别的速度和准确性。

关键词：棉花害虫数字图像处理技术图像分割特征提取分类器的设计

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基于BP神经网络的车牌字符识别研究

基于BP神经网络的车牌字符识别研究

引用

作者：王伟山东科技大学

学位级别：硕士

车牌识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分，是计算机视觉、图像处理、神经网络和模式识别技术的综合应用。本文从宏观上介绍了车牌识别系统的一般构成，包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等部分。字符识别是车牌识别系统... 详细信息

车牌识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分，是计算机视觉、图像处理、神经网络和模式识别技术的综合应用。本文从宏观上介绍了车牌识别系统的一般构成，包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等部分。字符识别是车牌识别系统中重要的组成部分。字符识别，是指在车牌精确定位、车牌字符分割的基础上，对切分出的字符利用图像处理、模式识别等相关技术实现字符正确匹配和识别的过程。字符识别包括两个主要部分—字符的特征提取和训练识别。首先，在字符识别之前要进行一系列的预处理，主要包括车牌字符的归一化和细化处理。这么做的目的是为了提高字符识别的准确性和速度。其次，在分析我国传统车牌的特征后，对车牌的汉字、数字和字母采取了不同的特征提取方法。汉字笔划复杂，笔划和笔划之间交叉较多，分布不均匀，本文采用的是网格特征和外围特征相结合的方法，而字母、数字笔划简单，分布相对集中，本文采用的是十三点特征提取方法。最后，根据不同的统计特征设计了不同的BP神经网络分类器，分别进行车牌的字符识别。实验表明本文设计的字符识别算法，一方面提高了车牌字符识别的识别率，另一方面一定程度上减少了车牌处理时间，适合应用于实际牌识别系统。

关键词：车牌识别字符识别特征提取 BP神经网络分类器的设计

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通信辐射源个体识别研究现状及发展趋势

引用

电子对抗 2014年第1期 42-48页

作者：梁江海黄光泉王丰华黄知涛国防科学技术大学电子科学与工程学院长沙410073

近年来，通信辐射源个体识别技术是通信信号处理领域里的一个研究热点。而细微特征分析和分类器的设计是辐射源个体识别技术的两个重要方面。文章首先从暂态特征提取、稳态特征提取、特征分析与选择这三个方面来介绍细微特征分析的研究... 详细信息

近年来，通信辐射源个体识别技术是通信信号处理领域里的一个研究热点。而细微特征分析和分类器的设计是辐射源个体识别技术的两个重要方面。文章首先从暂态特征提取、稳态特征提取、特征分析与选择这三个方面来介绍细微特征分析的研究现状。然后，分析了分类器在通信辐射源个体识别中的应用现状。最后，结合存在的问题，指出了通信辐射源个体识别技术未来可能的发展方向。

关键词：个体识别细微特征分析分类器的设计

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