| 基于张量投票的昆虫翅脉提取算法 |
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| 作者姓名： | 段大高 龚乐 万月亮 韩忠明 |
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| 作者单位： | 北京工商大学计算机与信息工程学院 北京100048 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金面上项目(61170112),2013年度教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC860006),北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设项目(PXM2013_014213_000030_00042300)资助 |
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| 摘 要： | 昆虫翅脉提取对于昆虫自动分类意义重大。鉴于传统翅脉提取算法中存在断裂、边缘不整齐等缺点,提出一种基于张量投票的昆虫翅脉提取算法。首先对翅脉图像进行去噪、二值化、形态学等预处理,得到稀疏二值点图,然后计算每点的张量值,结合Gestalt定律的邻近性、相似性规则,对邻域内点进行张量投票,并设定投票阈值,最终获取昆虫翅脉轮廓。实验结果表明,由于引入张量和Gestalt规则,文中所提算法可以提取出更加符合感知规则的翅脉结构,得到较为完整且平滑的翅脉轮廓,同时对于出现少许断裂的翅脉图像,依然可以获得较为完整的翅脉边缘,这为后期的昆虫自动分类奠定基础。
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| 关 键 词： | 张量投票 昆虫翅脉 边缘轮廓 视觉感知 |
| 收稿时间： | 2013-06-25 |
| 修稿时间： | 2013-08-16 |
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