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[学位论文] 作者：梅星宇,,
来源：安徽大学 年份：2019
植物识别一直是计算机视觉领域最具有挑战性的研究方向之一,加快植物识别技术的发展可以有效保护植物多样性,维护生态平衡,促进社会发展。考虑到叶片具有易采集、易保存等优点,多将叶片作为植物识别的研究对象。植物叶片识别主要有4个阶段,包括图像获取、图像预......
[学位论文] 作者：梅星宇,
来源：江苏科技大学 年份：2021
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[期刊论文] 作者：陈超奇, 李新华, 梅星宇, 许平,,
来源：计算机测量与控制 年份：2018
提出一种基于Real Sense技术的足部参数测量方法,仪器装置携带方便、成本低廉、操作简洁;该算法运用Intel Real Sense技术,搭建了使用多台SR300的足型重建系统;该系统首先将...
[期刊论文] 作者：张东明,李新华,梅星宇,张东彦,,
来源：安徽大学学报(自然科学版) 年份：2021
针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)......
[期刊论文] 作者：梅星宇,李新华,鲍文霞,张东彦,梁栋,,
来源：江苏农业学报 年份：2019
针对空间域特征不能全面准确地描述叶片的问题,提出了一种基于复频域纹理特征(Complex frequency domain texture features,CFDTF)的叶片识别算法。首先,对叶片图像进行预处理。其次,对预处理后的图像进行分块,并对每一个图像块进行双树复小波变换(Dual-tree co......
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