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赵攀

作品数：5 被引量：3H指数：1
供职机构：宁波大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：教育部留学回国人员科研启动基金宁波市自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 3篇特征参数
  • 3篇图像
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇BP网
  • 2篇BP网络
  • 1篇岩石
  • 1篇岩石颗粒
  • 1篇数学
  • 1篇数学规划
  • 1篇特征参数提取
  • 1篇体积
  • 1篇主元
  • 1篇主元分析
  • 1篇颗粒图像
  • 1篇公制
  • 1篇二值图
  • 1篇二值图像
  • 1篇鞍点

机构

  • 5篇宁波大学

作者

  • 5篇汪一聪
  • 5篇陈恳
  • 5篇赵攀
  • 1篇杨任尔

传媒

  • 2篇宁波大学学报...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机测量与...
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 1篇2010
  • 2篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
共 5 条 记 录，以下是 1-5
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排序方式：
基于形状及边界参数的凸形图像公制周长的计算方法研究
2008年
基于二值凸形图像的形状及边界参数,提出一种以毫米为度量单位进行周长计算的方法.需首先进行毫米/单位像素的换算,然后对凸形图像的原始灰度图进行二值化处理以便于边界识别,再基于边界来进行图像形状及边界参数的提取.将这些参数作为回归变量建立多元线性回归模型,用以估算凸形图像的周长偏移率,进而估算其周长.实验结果表明:本算法具有精度高、易实现等特点,为相关图像图形分析提供一定的理论参考。
赵攀陈恳汪一聪杨任尔
关键词：特征参数提取
基于图像参数的BP网络之岩石颗粒体积估算被引量：1
2009年
在颗粒加工工业,颗粒尺寸和形状参数的获取是一道常见的工序;体积是一个重要的颗粒三维参数,采用传统的手工测量方法获取体积耗时长,人工投入较多,很难实现过程控制中的实时反馈;应用计算机视觉技术,提出一种基于颗粒单视二维图像信息(周长、投影面积、长宽比等)的BP神经网络体积估算方法;实验结果表明,BP神经网络体积估算模型的非线性映射能力能够很好地反应多个影响参数和体积之间的复杂关系,具有较好的精确性、可行性、适应性。
赵攀陈恳汪一聪
关键词：特征参数神经网络
基于主元分析与BP网络的颗粒体积模型
2009年
在颗粒加工工业中,获取颗粒尺寸和形状参数是一道常见的工序。体积是一个重要的颗粒三维参数,采用传统的手工测量方法获取体积耗时长,人工投入较多,很难实现过程控制中的实时反馈。应用计算机视觉技术,提出了一种基于颗粒单视二维图像信息(周长、投影面积、长宽比等)的BP神经网络体积估算方法。为了避免传统BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺陷,采用BP神经网络的改进算法-有动量的梯度下降算法。同时应用主成分分析法来进行体积影响参数的降维处理,减小了网络结构复杂度并提高了网络的整体性能。使用真实颗粒图像及实测数据对神经网络进行训练和精度测试,结果表明,将主元分析法与BP神经网络相结合来进行体积估算无论在预测精度还是在网络运算速度上比全要素传统BP神经网络模型具有更大的优越性。
赵攀陈恳汪一聪
关键词：特征参数主元分析神经网络
基于数学规划条件的粘连颗粒图像鞍点搜寻
2010年
鞍点在图像粘连对象分割的过程中起着非常关键的作用,目前已有若干以分割为目的的鞍点搜索算法,但在其简捷性、鲁棒性等方面仍有改善的余地。提出一种基于数学规划条件的颗粒图像鞍点搜寻新方法。该方法首先根据颗粒图像3维地貌化后得到的像素空间分布信息,利用数学规划原理提出颗粒图像的鞍点规划条件,然后根据其条件进行鞍点检测。将提出的算法应用在真实粘连颗粒图像上,实验结果表明,该算法具有较高的准判率,为颗粒图像的分割以及相关后续处理奠定了理论分析基础。
汪一聪陈恳赵攀
关键词：数学规划鞍点规划颗粒图像鞍点
基于任意形状颗粒集合二值图像的体积估算模型被引量：2
2007年
基于任意形状颗粒集合的二值图像,提出了估计其体积(或质量)的方法.首先利用发光背景台面获取的颗粒灰度图像变换为相应的二值图像,得到颗粒的边界轮廓.然后再基于其边界信息,定义与颗粒形状特征相关的描述量,并将其无量纲化.将由此定义的无量纲参变量作为回归变量建立一个多元线性回归(multiple linear regression)模型用以估计颗粒集合的扁平度,进而估算颗粒体积.回归变量的系数由随机采样的501个样本颗粒(尺寸范围为4.75～25 mm)用误差最小平方和求得.将模型应用于由具有相似统计分布特征的其他颗粒集合,并将得到的体积估计值与其体积真实值相比较,实验结果显示模型的相对误差在±2%以内.
陈恳赵攀汪一聪
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