【摘 要】
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该文通过研究针叶苗木的形态学特征及基表示方法,构造了由8个特征参数组成的针叶苗木自动分级特征向量V,根据各参数对苗木分级的影响程度将其划分为主要因素、次要因素和辅助
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该文通过研究针叶苗木的形态学特征及基表示方法,构造了由8个特征参数组成的针叶苗木自动分级特征向量V,根据各参数对苗木分级的影响程度将其划分为主要因素、次要因素和辅助因素三组分级特处.作为主要因素的苗高、地径和根长是反映苗木质量最为显著的特征,次要因素(冠面积、根面积和苗干高)弥补了主要因素在分级信息上的不足,辅助因素(高径比和冠根比) 则从分级细节上对苗木进行了描述.该文通过构造二维自适应M滤波器实现了对苗木图像的噪声波除和图像平滑.在后利用提出的基于模糊梯度法的边缘检测及图像分割方法进行苗木图像的目标分割.该方法根据逐行扫描的原理,应用S函数和Z函数作为隶属函数实现了苗木图像边缘点的模糊表示,根据未属函数的特性各像素点的隶属度判断图像的灰梯度变化情况,提取了图像的边缘点.在隶属函数参数的寻优过程中采用了遗传算法.在对苗木图像处理方法的基础上,提出了苗木特征标志点的概念和基于苗木特征标志点的自动搜索定位算法.该文提出了基于模糊神经网络的苗木自动分级器设计方法.在研究过程中,该文结合苗木自动分级研究中提出了的理论和算法完成了相应的计算机程序设计和程序实现,为苗木分级提供了必要的软件支持.
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