您好，欢迎访问北京市农林科学院 机构知识库！
北京市农林科学院机构知识库

全部

  • 全部
  • 标题
  • 学者
  • 机构
  • 关键词

基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割

文献类型： 中文期刊

作者： 冯登超 1 ; 杨兆选 1 ; 乔晓军 2 ;

作者机构： 1.天津大学信息工程学院

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 植物病斑;蚁群算法;Gauss-Markov随机场;自适应分割

期刊名称： 沈阳农业大学学报

ISSN： 1000-1700

年卷期： 2007 年 38 卷 03 期

页码： 391-394

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。

  • 相关文献

[1]基于改进型模糊聚类算法的植物病斑检测. 冯登超,杨兆选,乔晓军. 2007

[2]基于改进蚁群算法的蔬菜大田无人农机路径优化. 王海琛,吴华瑞,朱华吉,缪祎晟,杨宝祝. 2023

作者其他论文 更多>>
置顶
购物车
反馈

© 京ICP备09089781号-29 主办单位：北京市农林科学院

学术资源： 中国农业科学院 农业专业知识服务系统 农科联盟资源共建共享平台 中国农业科技文献与信息服务平台 中国农业期刊集成服务平台