农作物论文_基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹 -种子科技杂志社投稿

一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风，提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说，必须加注说明。二、不要超过10000字为宜，精粹的短篇，尤为欢迎。三、请作者将稿件（用WORD格式）发送到下面给出的征文信箱中。四、凡来稿请作者自留底稿，恕不退稿。五、为规范排版，请作者在上传修改稿时严格按以下要求： 1．论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位（名称，省市邮编）等内容一份。 2．基金项目和作者简介按下列格式：基金项目：项目名称（编号）作者简介：姓名（出生年－），性别，民族（汉族可省略），籍贯，职称，学位，研究方向。 3．文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯数字分级编号法，一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表，表格上方应注明表序和表名。 4．参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定，采用顺序编码制。

农作物论文_基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题，提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的数字图像融合方法：1) 运用离散小波变换（DWT）、非下采样轮廓波变换（NSCT）分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解，得到各自的高低频子带；2) 对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作，得到融合后的高低频子带系数；3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像。试验结果表明：采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2%；图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.351 1、1.731 4、0.983 5和0.526 3，整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法。双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.900 7 s，运行时间最长，但效果最优。

文章关键词:

项目基金:《种子科技》网址: http://www.zzkjzz.cn/qikandaodu/2022/0125/1994.html