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提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法。利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价。结果表明该算法具有较高的识别准确度。
基于SC特征的叶片图像识别研究
【摘 要】
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提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法。利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓
【机 构】
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南京林业大学信息科学技术学院,南京林业大学信息中心,南京航空航天大学继续教育学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2021年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(编号:61802192),南京林业大学大学生创新基金项目(编号:2017NFUSPITP230),南京林业大学青年科技创新基金项目(编号:CX2017032),江苏省自然科学基金项目(编号:BK20170934),江苏省高等学校自然科学研究项目(编号:18KJB520024)资助
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