基于方向能量的植物叶脉提取方法

植物叶片的脉络与形态是研究植物特征的重要出发点,其包含了植物的内在属性及重要遗传信息,对植物种类的识别起着关键作用.由于植物叶片边缘及叶脉的复杂多变性,已有的叶脉提取方法难以有效地提取叶脉细节.针对以往方法的不足,利用图像方向能量方法进行植物叶脉提取,实验结果表明该方法能够提出较丰富的叶脉细节和边缘信息,提高了提取的精确性.     

一种基于Gabor滤波器的竹节纱检测方法

竹节纱是纺织工业中广泛使用的一种花式纱,为了检测和提取织物中的竹节纱,结合人眼视觉特性,提出了一种基于Gabor滤波器的竹节纱检测方法.根据竹节纱分布的方向特性,利用Gabor滤波器的带通技术,设计了一个目标函数,通过该函数来抑制织物正常纹理的频率成分,增强了竹节纱的频率成分,从而达到了检测竹节纱的目的.大量实验结果表明,该方法获得了较好的检测效果.     

一种新的病毒图像分类方法

提出了一种新颖的病毒图像分类方法.该方法主要利用PCANet提取病毒图像的特征,从而达到提高分类正确率的目的.首先,利用双三次插值对实验数据进行预处理.然后,利用PCANet提取病毒图像的特征.最后,采用支持向量机进行分类.实验表明,该方法极大地提高了病毒图像的平均分类正确率.