粮油食品科技

1. 中国科学引文数据库(CSCD)收录期刊
2. 2023年版《中文核心期刊要目总览》收录期刊
3. 中国科技核心期刊
4. CACJ中国应用型核心期刊
5. 科创中国“科技期刊双语传播工程”入选期刊
6. “中国精品期刊展”入选期刊
7. 荷兰Elsevier-Scopus数据库收录期刊
8. 瑞典DOAJ(开放存取期刊目录)收录期刊
9. 美国EBSCO学术数据库收录期刊
10. 美国《化学文摘》(CA)收录期刊
11. 英国《食品科技文摘》(FSTA)收录期刊
12. 英国国际应用生物科学中心(CABI)数据库收录期刊
13. 日本科学技术振兴机构中国文献数据库(JSTChina)收录期刊
14. 美国《乌利希国际期刊指南》(UPD)收录期刊

基于TL-FCM的储粮害虫图像分割算法研究
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


Research on stored grain insect image segmentation based on tower layered-fuzzy C-means algorithm
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    针对储粮害虫的图像识别需求,结合传统模糊C均值算法(FCM)在粮虫图像分割时运算开销过大、噪音敏感度偏高等不足,提出TL-FCM(Tower layered FCM)粮虫图像分割改进算法。该方法采取塔状层次构架来降低运算的时间复杂度,同时对目标图像的像素隶属度进行约束,为传统算法中的目标函数引入约束项,从而有效约束邻域信息。仿真结果能够证明所构建的优化算法处理时间较短,且能够有效保留粮虫图像分割区域细节,算法性能和效果均比较理想。

    Abstract:

    An improved stored grain insect image segmentation of tower layered - fuzzy C-means algorithm(TL-FCM)was brought out to solve the problems such as high operation cost and high noise sensitivity in traditional fuzzy C-means algorithm (FCM). A tower layered structure was adopted to reduce computation time complexity, at the same time to restrict the target image subordinate degree of pixels. The constraint was added into the objective function of traditional algorithm, therefore neighborhood information was effectively constrained. Simulation results showed that the new algorithm needed less computation time, effectively retained detail image information with ideal performance and results.

    参考文献
    相似文献
    引证文献

当期目录


年第卷第

文章目录

过刊浏览

引用本文

任斌,张志宏.基于TL-FCM的储粮害虫图像分割算法研究[J].粮油食品科技,2015,23(4):103-106.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2015-09-02
  • 出版日期: