基於圖像處理的植物種類識別 張耀南 王兆濱 馬義德 9787030758347 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202401*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於圖像處理的植物種類識別 ISBN：9787030758347 出版社：科學 著編譯者：張耀南 王兆濱 馬義德 頁數：200 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1603323 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書圍繞植物葉片圖像識別技術，對植物識別過程中涉及的諸多關鍵技術進行了探討。全書分為6章。第1章介紹了植物葉片的外觀、葉片識別系統的框架及葉片圖像獲取與預處理方法。第2章介紹了複雜背景圖像中分割提取葉片圖像的方法，主要介紹了隨機漫步模型，以及基於該模型的圖像分割技術。第3章梳理了可用的葉片特徵和特徵分類器，並對目前學術界常用的葉片圖像資料庫進行了介紹。第4章介紹了脈衝耦合神經網路模型及其研究進展，並對基於PCNN的葉片圖像識別方法進行了闡述。第5章介紹了BOW或BOF與脈衝耦合神經網路、Jaccard距離、Laws紋理能量等相結合進行植物識別的方法。第6章介紹了基於兩級分類的植物葉片識別的方法。 本書適合高等院校相關專業高年級學生和研究生，以及從事人工神經網路、模式識別、數字圖像處理、植物識別等領域的科研人員使用和參考。目錄 前言第1章 葉片形態與圖像獲取 1 1 葉片外觀 1 1 1 葉形 1 1 2 葉脈 1 1 3 葉片顏色 1 2 葉片識別系統 1 3 葉片圖像獲取 1 3 1 圖像獲取 1 3 2 姿態校正 1 3 3 去除葉柄 參考文獻 第2章 具有複雜背景的葉片圖像分割方法 2 1 隨機漫步模型 2 1 1 隨機漫步模型的由來 2 1 2 隨機漫步標準模型 2 1 3 隨機漫步改進模型 2 2 基於隨機漫步模型的圖像分割 2 2 1 演算法描述 2 2 2 圖像分割實驗結果 參考文獻 第3章 葉片特徵提取與分類 3 1 葉片特徵提取 3 1 1 形狀特徵 3 1 2 紋理特徵 3 1 3 顏色特徵 3 1 4 特徵性能評估 3 2 葉片特徵分類 3 2 1 常用分類器 3 2 2 分類器性能評估 3 3 常用資料庫 參考文獻 第4章 基於PCNN的識別方法 4 1 PCNN 4 1 1 概述 4 1 2 PCNN模型 4 1 3 在圖像處理領域的應用 4 1 4 在非圖像處理領域的應用 4 1 5 硬體實現 4 2 基於PCNN的植物識別方法 4 2 1 熵序列的改進 4 2 2 對比實驗結果 4 3 基於ICM的植物識別方法 參考文獻 第5章 基於BOW和BOF的識別方法 5 1 BOW與BOF 5 1 1 BOW 5 1 2 BOF 5 1 3 編碼方法對比 5 1 4 弱監督字典學習 5 2 基於BOW與DPCNN的方法 5 2 1 形狀上下文特徵 5 2 2 演算法結構 5 2 3 實驗結果 5 3 基於BOF與DPCNN的方法 5 3 1 演算法結構 5 3 2 實驗結果 5 4 基於VLAD的方法 5 4 1 演算法結構 5 4 2 實驗結果 5 5 基於BOW的組合特徵方法 5 5 1 Jaccard距離與Laws紋理能量測量 5 5 2 演算法結構 5 5 3 實驗結果 參考文獻 第6章 基於兩級分類的植物葉片識別方法 6 1 基於區域面積佔比的形狀特徵 6 1 1 特徵描述 6 1 2 特徵有效性分析 6 2 基於輪廓角點的形狀特徵 6 2 1 角點檢測 6 2 2 特徵描述 6 2 3 特徵有效性分析 6 3 葉脈特徵 6 3 1 葉脈提取 6 3 2 葉脈特徵描述 6 4 基於形狀的兩級分類演算法 6 4 1 兩級分類策略 6 4 2 基於形狀的第一級分類的實驗分析 6 4 3 基於組合特徵的第二級分類的實驗分析 6 4 4 植物識別系統的總體評價 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
