本文主要研究内容
作者丁娇,张天飞,龙海燕,张磊（2019）在《基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法》一文中研究指出：提出一种基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法.该方法首先对叶片图像进行二值化并映射到极坐标下,提取高度变化率、饱和度等多个极坐标特征参数,然后利用加权局部线性嵌入算法(WLLE)对叶片图像的多维极坐标特征参数进行维数规约,最后在低维空间采用最近邻分类器完成待测叶片图像的类别判断.该方法解决了传统直角坐标下提取叶片图像特征参数计算量大,运算时间长等问题,且WLLE算法具有较好的数据降维及聚类效果.由实验结果表明,该方法不仅减少了叶片图像的识别时间,同时还大大提高了叶片图像的识别率.
Abstract
di chu yi chong ji yu WLLEhe ji zuo biao te zheng di qu de xie pian tu xiang shi bie fang fa .gai fang fa shou xian dui xie pian tu xiang jin hang er zhi hua bing ying she dao ji zuo biao xia ,di qu gao du bian hua lv 、bao he du deng duo ge ji zuo biao te zheng can shu ,ran hou li yong jia quan ju bu xian xing qian ru suan fa (WLLE)dui xie pian tu xiang de duo wei ji zuo biao te zheng can shu jin hang wei shu gui yao ,zui hou zai di wei kong jian cai yong zui jin lin fen lei qi wan cheng dai ce xie pian tu xiang de lei bie pan duan .gai fang fa jie jue le chuan tong zhi jiao zuo biao xia di qu xie pian tu xiang te zheng can shu ji suan liang da ,yun suan shi jian chang deng wen ti ,ju WLLEsuan fa ju you jiao hao de shu ju jiang wei ji ju lei xiao guo .you shi yan jie guo biao ming ,gai fang fa bu jin jian shao le xie pian tu xiang de shi bie shi jian ,tong shi hai da da di gao le xie pian tu xiang de shi bie lv .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自太原师范学院学报(自然科学版)的丁娇,张天飞,龙海燕,张磊，发表于刊物太原师范学院学报(自然科学版)2019年03期论文，是一篇关于图像识别论文,特征提取论文,极坐标论文,加权局部线性嵌入论文,最近邻分类器论文,太原师范学院学报(自然科学版)2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自太原师范学院学报(自然科学版)2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：图像识别论文; 特征提取论文; 极坐标论文; 加权局部线性嵌入论文; 最近邻分类器论文; 太原师范学院学报(自然科学版)2019年03期论文;