王春兰
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：内蒙古农业大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于极线约束对称距离的特征点匹配算法的研究被引量：2
- 2016年
- 立体匹配作为双目测量的关键技术之一,特征点的准确匹配将会影响双目视觉测量的准确性。所以,本文在提取图像区域特征和利用Zhang的标定算法实现摄像机标定的基础上,提出基于极线约束的对称距离的特征点匹配算法,然后采用最小二乘法计算特征点的三维坐标及两特征点的欧氏距离。实验结果分析表明,算法的匹配率高,测量的相对误差在1%以内,所以本文的匹配方法有效可行。
- 周艳青薛河儒姜新华王春兰徐杰
- 关键词：特征点匹配极线约束
- 基于高光谱图像技术的马铃薯种类的鉴别被引量：7
- 2016年
- 红、黄、紫马铃薯果肉颜色相近,肉眼很难识别,不同种类的马铃薯其营养成分各异,因此需要将马铃薯准确分类。传统的分类主要依靠化学实验方法,操作复杂且费时费力。利用高光谱技术对不同种类的马铃薯实施分类,不仅弥补传统方法的缺点而且能够快速、准确地实现分类。实验过程中首先利用高光谱成像系统采集黄、红、紫3种马铃薯的高光谱图像,并提取反射光谱数据;然后对光谱进行多元散射较正(MSC)预处理,接着运用主成分分析(PCA)选出7个特征波段;最后建立全波段、特征波段的支持向量机(SVM)和BP人工神经网络(BP-ANN)模型,实现马铃薯种类鉴别,准确率分别达到100%,说明利用高光谱图像技术能够准确的实现马铃薯分类。
- 王丽艳薛河儒姜新华王春兰
- 关键词：高光谱图像支持向量机主成分分析BP人工神经网络
- 三维点云数据中离群噪声点快速剔除的方法研究
- 2017年
- 针对手持式三维激光扫描仪进行目标点采集时,由于人为因素、目标表面及仪器自身因素等影响,所产生的离群噪声点会严重影响后期点云数据的处理和重建精度、速度等问题,改进了k-近邻搜索方法,并提出将改进的k-近邻搜索方法与点云中值滤波相结合的方法。首先,通过改进的k-近邻搜索方法可以实现孤立噪声点及部分块状离群噪声数据去除,对比现有的k-近邻点搜索建立拓扑关系,搜索的计算量及计算速度有了很大改善;然后再利用点云中值滤波方法对点云数据进行处理,可以实现离群噪声点的全部去除。实验结果表明,该改进算法与中值滤波相结合可以快速、高效的识别离群噪声数据点并剔除。
- 王春兰薛河儒姜新华周艳青
- 关键词：散乱点云离群点噪声数据
