馬鈴薯作為糧、菜、飼兼用作物和加工工業(yè)原料、生物質(zhì)能源作物,用途十分廣泛,市場需求旺盛,發(fā)展?jié)摿薮�。馬鈴薯還具有生產(chǎn)周期短、增產(chǎn)潛力大、市場需求廣、經(jīng)濟(jì)效益好等特點,長期以來在全國各地被廣泛種植。隨著馬鈴薯種植規(guī)模的不斷擴(kuò)大,馬鈴薯病蟲害也逐年加重,成為限制馬鈴薯產(chǎn)量、品質(zhì)的主要因素之一,嚴(yán)重影響了馬鈴薯產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此,利用計算機(jī)視覺識別馬鈴薯圖像中的病斑區(qū)域具有重要現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。在馬鈴薯病斑圖像識別的過程中,馬鈴薯圖像分割是進(jìn)行馬鈴薯病斑圖像特征提取與病害識別的關(guān)鍵步驟。本文針對傳統(tǒng)PCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對馬鈴薯葉片病斑圖像分割需要人工進(jìn)行反復(fù)試探取值,使分割結(jié)果存在一定程度的主觀性等問題。提出一種遺傳蛙跳算法。從而解決參數(shù)設(shè)置需要人工干預(yù)的問題,以期提高PCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割的效果。本文的主要工作包括以下幾個方面:（1）將遺傳算法與混合蛙跳算法相接合,提出一種遺傳蛙跳算法,從而解決基本混合蛙跳算法的收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)等問題。（2）將遺傳蛙跳算法應(yīng)用于PCNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)調(diào)節(jié)中,建立一種不需要人工確定參數(shù)的SFLA-PCNN模型。（3）在彩色馬鈴薯病斑圖像分割中使用... 

【文章來源】：甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線

甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018 屆專業(yè)碩士學(xué)位論文向突然改變地方集中。并且眼睛在對于掃描路線，同樣是從一個特征轉(zhuǎn)向另一特征。于此原理，在進(jìn)行病斑圖像識別時，在知覺機(jī)制方面，對輸入多余信息的排除和關(guān)鍵息的抽出最為重要。與此同時，還要設(shè)置一個機(jī)制，負(fù)責(zé)信息的整合，其能夠分階段所得信息進(jìn)行整理，繼而形成一個完整知覺映像。病斑圖像識別的主要過程有病斑圖像的信息獲取、預(yù)處理、圖像分割、特征提取訓(xùn)練過程。如圖 2-1 所示：

遺傳算法運(yùn)算程序：初始化：如果T 為最大進(jìn)化代數(shù)， t 0為進(jìn)化代數(shù)計數(shù)器將其當(dāng)成初始群體X 0 ；個體衡量：所有個體[群體X t 內(nèi)]適應(yīng)度計算；選擇計算：基于算子選擇來影響群體。將新個體基于配對抑或?qū)?yōu)化個體向下一代直接遺傳，這是選擇的基本目的選擇操作的前提交叉計算：實質(zhì)上是基于交叉算子來影響群體。交叉算子變異計算：實質(zhì)上就是基于變異算子來影響群體。也就是基因座基因值。在挑選、交叉以及變異計算群體X t 的1 即可獲得；

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]混洗蛙跳算法的研究及應(yīng)用[D]. 董琳.浙江大學(xué) 2014
[4]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分析及改進(jìn)應(yīng)用[D]. 李友坤.安徽理工大學(xué) 2012
[5]一個基于區(qū)域分割的圖論圖像分割方法的改進(jìn)[D]. 童悍操.清華大學(xué) 2012
[6]脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割與圖像檢索中的應(yīng)用研究[D]. 賈時銀.云南大學(xué) 2011
[7]基于彎曲小波變換的航空構(gòu)件斷口圖像識別新方法研究[D]. 聶鵬.鄭州大學(xué) 2011
[8]基于空間隨機(jī)樹模型的圖像分割方法的研究[D]. 張利.西安電子科技大學(xué) 2011
[9]基于視覺原理的圖像邊緣檢測算子研究[D]. 何俊峰.華中科技大學(xué) 2006
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本文編號：3616458