杨泽静
- 作品数：4 被引量：70H指数：2
- 供职机构：西华师范大学数学与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学农业科学更多>>
- 基于局部阈值的Canny边缘检测算法被引量：11
- 2019年
- 传统Canny边缘检测算法采用全局高低阈值,只能检测全局显著而不能检测局部显著的边缘。另外,传统Canny算法需要人为设置阈值,使其难以适应不同图像的边缘检测。本文提出了一种改进的Canny算法,首先采用最大类间方差法获取梯度幅值图的自适应全局分割阈值,计算大于该阈值的像素点数与图像总像素点数的比值作为边缘点的全局比例值;其次在图像上每隔相同间隔选择1个像素点作为计算点,根据全局比例值计算获得每个计算点的局部高低阈;最后通过避免重复计算和插值计算方式加速局部阈值矩阵的计算。实验结果显示,本文Canny算法不仅能够自适应检测出图像中的局部显著边缘,而且具有较好的加速计算性能。
- 何育欣杨泽静郑伯川
- 关键词：CANNY边缘检测最大类间方差法全局阈值局部阈值
- 基于局部模糊聚类的植物叶脉提取被引量：2
- 2018年
- 植物叶片叶脉提取有助于对植物叶片进行分析研究。模糊聚类能够自动将叶脉和叶肉区域区分开,但是受光照不均影响,全局模糊聚类方法容易错分叶脉和叶肉区域。本文提出一种基于局部模糊聚类的植物叶脉提取方法。首先利用最大类间方差法提取叶片区域;然后根据Canny边缘检测算法检测到的叶脉边缘提取包含叶脉的初始叶脉区域;最后利用模糊聚类对初始叶脉区域进一步分类,得到最终的叶脉区域。实验表明本文方法能够较准确的提取叶脉区域,避免光照不均对聚类结果的影响。
- 杨泽静张征郑伯川
- 关键词：边缘检测植物叶片模糊聚类
- 基于卷积神经网络的车牌字符识别被引量：55
- 2017年
- 车牌字符识别是智能车牌识别系统中的重要组成部分。针对车牌字符类别多、背景复杂影响正确识别率的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的车牌字符识别方法。首先对车牌字符图像进行大小归一化、去噪、二值化、细化、字符区域居中等预处理,去除复杂背景,得到简单的字符形状结构;然后,利用所提出的CNN模型对预处理后的车牌字符集进行训练、识别。实验结果表明,所提方法能够达到99.96%的正确识别率,优于其他三种对比方法。说明所提出的CNN方法对车牌字符具有很好的识别性能,能满足实际应用需求。
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- 关键词：车牌字符识别卷积神经网络智能交通图像预处理
