基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别

为了提高棉花病害的识别率,提出了一种在自然环境条件下基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别方法。该方法以轮纹病、角斑病、褐斑病和盲椿象为研究对象,将病害棉花图像从RGB颜色空间转换到HSI和L*a*b*颜色空间,应用Otsu算法对H分量、a*分量和b*分量进行阈值分割,通过H+a*+b*分量与原始图像的交集提取棉花病斑区域,利用颜色矩和灰度共生矩阵分别提取病斑的颜色和纹理特征,并结合粗糙集理论和BP神经网络,实现特征向量的优选,和棉花病害的识别。通过比较试验发现,粗糙集理论能有效减少特征维数,使提取的全部特征向量16个减少到5个,使BP神经网络的训练时间缩短到原来的1/4,且棉花病害平均识别正确率达到92.72%。研究结果表明,该方法准确识别了4种棉花病害,为棉花病害的防治提供了有效的技术支持。     

基于颜色分量与直方图的玉米苗期背景分割方法研究

对土壤背景进行有效分割是玉米苗期田间杂草识别的前提和基础。本研究利用颜色分量G-R和G-B与灰度直方图来实现玉米苗期图像与背景图像的分割,解决了玉米苗期田间杂草识别中受影响及环境适应性差等问题。通过对不同环境下苗期玉米图像的植被颜色和背景颜色分量的统计分析表明,采用G-R和G-B双阈值颜色特征分割,进行土壤背景分离取得了很好的效果。     

基于参数优化改进型可能聚类的遥感图像分割

可能聚类算法（PCA）和可能C-均值聚类算法（PCM）对初始值非常敏感,容易产生一致性聚类。改进型可能C-均值聚类算法（IPCM）能解决PCM的问题,然而IPCM的执行更依赖于参数。IPCM必须计算参数两次,因此聚类时间长。为了克服PCA和IPCM的缺点,进而应用于复杂的遥感图像分割,将PCA和IPCM相结合,提出了一种基于参数优化的改进型可能聚类算法（IPCAOP）。实验表明,IPCAOP在处理遥感图像分割方面明显优于模糊C-均值聚类（FCM）和IPCM。     

基于高光谱图像和遗传优化神经网络的茶叶病斑识别

为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。     

离散小波变换和BP神经网络识别玉米种子纯度

摘要：为快速有效地识别玉米种子纯度,针对玉米种子图像特征,对其图像处理方法和分类算法进行研究,提出一种基于离散小波变换和BP神经网络玉米种子纯度识别算法。该方法首先提取玉米种子冠部核心区域的RGB颜色模型特征参数,然后对三个色彩分量分别进行二层离散小波变换,提取各频带区域均值作为BP神经网络的输入样本,玉米种子的纯度分类作为神经网络的输出样本。实验结果表明该方法可准确识别玉米纯度并分类,正确识别率达94.5%。     

基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究

为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法.该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数.运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割.结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效.     

基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统

基于图像处理和深度学习技术,该研究构建了一个基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统。针对温室现场采集的黄瓜病害图像中含有较多光照不均匀和复杂背景等噪声的情况,采用了一种复合颜色特征(combinations of color features,CCF)及其检测方法,通过将该颜色特征与传统区域生长算法结合,实现了温室黄瓜病斑图像的准确分割。基于温室黄瓜病斑图像,构建了温室黄瓜病害识别分类器的输入数据集,并采用数据增强方法将输入数据集的数据量扩充了12倍。基于扩充后的数据集,构建了基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用梯度下降算法进行模型训练、验证与测试。系统试验结果表明,针对含有光照不均匀和复杂背景等噪声的黄瓜病害图像,该系统能够快速、准确的实现温室黄瓜病斑图像分割,分割准确率为97.29%;基于分割后的温室黄瓜病斑图像,该系统能够实现准确的病害识别,识别准确率为95.7%,其中,霜霉病识别准确率为93.1%,白粉病识别准确率为98.4%。     

基于竞争学习网络的田间籽棉图像分割

为了正确识别田间籽棉,将籽棉和铃壳、绿叶、根茎、土地等自然背景视为二个类别,基于竞争学习网络进行了图像分割。从多幅典型的籽棉图像中选取10000个像素作为训练样本,并为它们贴上类别标签,在HSI、Lab、Ohta、RGB颜色空间下对训练样本的颜色特征及其组合进行K-均值聚类,选取了误分率普遍较低的RGB颜色空间,其B值的误分率尤其低。在RGB颜色空间下,用训练样本的R、G、B组合或B值一次性地训练了竞争学习网络,将图像的全部像素输入网络进行测试,同时与K-均值聚类比较,形态学滤波去噪后的结果表明,基于B值的竞争学习网络较优,用907幅籽棉图像对其进行仿真的精度达92.94%。该方法结合了有监督的学习算法,避免了传统K-均值聚类的反复迭代和过拟合现象,提高了图像分割的效率和精度。     

基于Retinex图像增强的不同光照条件下的成熟荔枝识别

为了满足自然环境下荔枝采摘机器人视觉定位系统的有效性和实时性的要求,针对不同光照条件的荔枝彩色图像,采用基于双边滤波的Retinex图像增强算法凸显图像中的荔枝果实和果梗,对增强处理后的图像在HSI颜色空间中进行H分量旋转的处理,再对旋转处理后的H分量进行Otsu自动阈值分割去除荔枝图像果实和果梗外的复杂背景;然后通过将双三次插值算法和传统的模糊C均值（FuzzyC-Mean）算法融合,对去背景后的荔枝图像在YCbCr颜色空间中进行Cr分量模糊聚类分割,实现荔枝果实和果梗的识别。荔枝图像的分割试验结果表明：该算法对晴天顺光、逆光、遮阴、阴天顺光等光照条件的荔枝图像能够有效地分割,对阴天弱光照、果实被遮阴条件下的荔枝也能较好的识别,并保持荔枝果实和果梗区域的完整性,4种光照条件荔枝图像分割正确率分别为96%、90%、89.3%和88.9%,成熟荔枝识别的正确率达到了90.9%,该研究为水果采摘机器人的室外作业的实时性和有效性提供指导。     

农田图像绿色植物自适应分割方法

为了适应不同农田地块自然图像颜色特征固有的差异性,从土壤背景中准确分割出各种绿色植物目标,设计了一种自适应分割方法。首先利用初始有标签训练样本获得支持向量机分割模型,然后根据K均值聚类算法自动从待分割图像中提取无标签训练样本,与有标签训练样本组成混合训练样本集。而后在混合样本集基础上,使用直推式支持向量机训练方法得到新的有标签训练样本集,挖掘出待分割图像颜色特征的分布信息。最后,利用这些新的有标签样本在线自适应更新分割模型。农田图像试验结果显示,该方法可以提高分割模型的针对性,有效地增强了分割过程适应农田自然图像颜色特征差异性的能力。     

基于多特征融合和深度置信网络的稻田苗期杂草识别

杂草的准确识别是田间杂草精准防控管理的前提,机器视觉技术是实现杂草准确识别的有效手段。该文以水稻苗期杂草为研究对象,采集稻田自然背景下和不同光照条件下的6种杂草图像共928幅,包括空心莲子草、丁香蓼、鳢肠、野慈姑、稗草和千金子。采用1.1G-R颜色因子将杂草RGB图像进行灰度化,选择自动阈值自动分割得到杂草前景二值图像,通过腐蚀膨胀形态学操作进行叶片内部孔洞填充,应用面积滤波去除其他干扰目标,最后将杂草二值图像与RGB图像进行掩膜运算得到去除背景的杂草图像;提取杂草图像的颜色特征、形状特征和纹理特征共101维特征,并对其进行归一化处理。在双隐含层和单隐含层的深度置信网络(deep belief networks,DBN)结构基础上,对DBN隐含层节点数选择方法进行研究。针对双隐含层DBN节点数,选择恒值型、升值型和降值型3种节点组合方式进行优化研究,当网络结构为101-210-55-6时杂草识别率为83.55%;通过对单隐含层节点参数优化得到网络结构为101-200-6时杂草识别率达到91.13%。以同一测试样本的运行时间值作为模型的测试时间对3种不同模型进行耗时测试,SVM模型、BP模型和DBN模型测试结果分别为0.029 7、0.030 6和0.034 1 s,试验结果表明基于多特征融合的DBN模型的识别精度最高,且耗时较其他2种模型相差不大,可满足实时检测的速度要求,所以在实际应用中应优先选择基于多特征融合的DBN模型。该研究可为稻田杂草识别与药剂选择性喷施提供参考。     

基于Landsat TM影像的半干旱牧区天然打草场面积的遥感监测

天然打草场是中国草地畜牧业的物质基础,也是中国内陆的生态屏障。目前中国打草场分布状况、分布面积、产量高低等信息十分缺乏,严重制约饲草储备和救灾应急功能发挥。为解决这些问题,该文基于2009－2011年的Landsat TM5影像数据,并借助野外调查点和目视解译方法对中国半干旱牧区天然打草场状况进行监测分析。结果表明,中国半干旱牧区天然打草场面积达800.35万hm2,目视解译结果的平均解译精度达到76.78%。其中,内蒙古天然打草场面积居首位,面积为688.04万hm2,其次是松嫩平原草原区,打草场面积为91.80万hm2,河北半干旱农牧交错区的打草场面积最小,为20.51万hm2。在内蒙古,呼伦贝尔草甸草原天然打草场约为180.89万hm2,科尔沁沙化草原天然打草场约为96.44万hm2,锡林郭勒典型草原天然打草场面积约为395.40万hm2。研究区天然打草场的植被类型以温性草原类、温性草甸类、低地草甸类为主,少量分布在山地草甸类和温性荒漠草原类。该研究结果可为进一步分析全国半干旱区域打草场变化提供数据支撑。     

基于4种不变矩和BP神经网络的稻飞虱分类

针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高的问题,研究了基于不变矩提取形状特征值对稻飞虱进行分类。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,进行灰度化后用大津法二值化,再用数学形态学滤波;对二值图像采用Hu矩、改进Hu矩、Zernike矩和Krawtchouk矩4种不变矩分别提取特征值,再用BP神经网络进行训练和测试,以此检测4种矩的提取效果。试验用Matlab2008验证算法,对白背飞虱、褐飞虱和灰飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明Krawtchouk矩提取稻飞虱图像形状特征值的识别率最高,总体达到了91.7%。该文可为大田中现场识别稻飞虱提供参考。     

Genetic variation and population structure analysis of Leymus chinensis (Trin.) Tzvelev from Eurasian steppes using SSR makers

Genetic Resources and Crop Evolution - Leymus chinensis (Trin.) Tzvelev is an important perennial grass species extensively dispersed in the typical grassland communities of the Eurasian steppe...     

自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法

为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Saturation-Intensity)颜色空间的I分量与L*a*b*颜色空间的b分量二值图像中害虫目标与背景的高对比性,再分别相应地利用Prewitt算子和Canny算子进行单头害虫边缘分割,再经过形态学处理,最后融合这两幅二值图像完成单头害虫区域的提取。然后提取害虫的5个形态特征(面积、相对面积、周长、复杂度、占空比)及9个颜色特征(Hue-Saturation-Value颜色空间、HSI颜色空间、L*a*b*颜色空间各分量的一阶矩),并对这14个特征参数进行归一化处理,将特征值作为SVM的输入向量,进行温室粉虱和蓟马的诱虫板图像识别。通过分析比较不同向量组合的BP(back propagation)与SVM的害虫识别率、4种不同SVM核函数的害虫识别率,发现颜色特征向量是粉虱和蓟马识别的主成分,且SVM的识别效果优于BP神经网络、线性核函数的SVM分类性能最好且稳定。结果表明:平均识别准确率达到了93.5%,粉虱和蓟马成虫的识别率分别是96.0%和91.0%,能够实现温室害虫的诱虫板图像识别。该研究可以为虫害的监测与预警提供支持,为及时采取正确的防治措施提供重要的理论依据。     

基于GA-SVM模型的机采籽棉杂质识别

针对中国机采棉加工过程中混级混轧、缺乏棉花参数检测的现状,提出使用遗传算法优化支持向量机参数的机采籽棉图像分割、杂质识别方法。在图像分割阶段,采用像素点邻域的色调、饱和度、亮度颜色特征与平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、一致性、熵等纹理特征构建特征向量,使用最优保留策略的遗传算法优化惩罚参数及核函数参数,建立图像分割SVM分类器;对杂质识别过程,在计算标记区域的颜色特征、纹理特征基础上,增加面积、周长、离心率、矩形度、形状因子等形状特征,使用遗传算法建立杂质识别SVM分类器。测试结果表明,该方法适用于边缘对比度低、纹理信息丰富的机采籽棉含杂图像分割,对杂质的有效识别率为92.6%。该研究为棉花加工设备的参数优化和国产采棉机的研制及优化提供重要参考依据。     

基于模糊C均值聚类的牛肉图像中脂肪和肌肉区域分割技术

介绍了一种自适应分割牛肉眼肌切面图像中脂肪和肌肉区域的图像处理技术。通过CCD摄像头获取以黑色平板为背景的牛肉眼肌切面彩色RGB图像。先根据彩色图像R分量的灰度直方图，利用最大方差自动取阀值法(OSTU)把黑色背景与整块牛肉图像分割开来；接着把处理后的图像变成灰度图像，用模糊C均值聚类算法(FCM)计算出牛肉脂肪像素和肌肉像素灰度值的聚类中心，以各个像素点灰度值与两个聚类中之间的绝对值距离来区分出图像中的脂肪和肌肉像素。结果表明，FCM方法是分割肌肉和脂肪区域的有效方法。     

复杂背景下甜瓜果实分割算法

为解决复杂背景下甜瓜果实与背景图像分割的问题,该文提出了一种融合颜色特征和纹理特征的图像分割算法。首先,把采集到的甜瓜果实图像从RGB色彩空间分别转换到CIELAB和HSV色彩空间,应用a*b*分量建立角度模型,根据甜瓜果实的颜色特点选取阈值并对图像作二值化处理;为降低光照分布不均匀对图像分割的影响,采用HSV空间的HS颜色分量对果实图像进行阈值分割。在以上2种色彩空间分割的基础上,融合角度模型分割和HS阈值分割的结果,得到基于颜色特征的分割结果。然后,再按照图像的纹理特征对图像进行分割处理,融合按照颜色特征和纹理特征的分割结果。最后,为解决分割结果中的分割误差和边缘毛刺问题,以颜色特征分割的果实区域为限定条件,对按照融合特征分割的果实区域进行约束性区域生长,得到最终的图像分割结果。为了对该文提出算法的分割效果进行检验,采用超绿阈值分割算法和归一化差异指数算法(NDI)对试验图像进行分割,3种算法的平均检出率分别为83.24%、43.12%、99.09%。对比3种分割算法的检出率和误检率,可以看出,该文提出的算法试验结果明显优于超绿阈值分割算法和归一化差异指数(NDI)分割算法。     

呼伦贝尔天然打草场分布及生物量遥感估算

天然打草场在中国草地畜牧业中具有非常重要的功能,是保障草畜季节平衡、确保家畜安全过冬,灾后应急救援的饲草储备资源。目前关于天然打草场的资源分布与生物量高低等信息的研究欠缺,限制了区域性饲草储备资源的有效利用。该研究利用遥感技术和实地调查相结合的方法对陈巴尔虎旗天然打草场的资源分布及生物量估算进行了全面调查。结果表明:陈巴尔虎旗天然打草场面积达80.28×104 hm~2,其中鄂温克民族苏木打草场面积居首位,为22.69×104 hm~2,巴彦哈达苏木、东乌珠尔苏木、呼和诺尔镇及西乌珠尔苏木的打草场面积次之,面积均大于9.00×104 hm~2,宝日希勒镇面积最小,为0.64×10~4 hm~2。基于MODIS-NDVI与打草场实测量建立的反演模型相对误差为20.56%,能够比较准确地估算牧草产量;陈巴尔虎旗天然打草场平均生物量为1.24×10~3 kg/hm~2,总生物量为992.90×106 kg,生物量空间分布呈东高西低,鄂温克苏木打草场总生物量较高,为304.21×10~6 kg,巴彦哈达苏木次之,为221.01×10~6 kg,其他苏木占47.10%;研究区天然打草场面积和生物量主要分布在温性草原和温性草甸草原,少量分布在低地草甸草原、山地草甸草原及沙地草原。该研究结果可为将来分析典型牧区陈巴尔虎旗天然打草场变化提供数据支撑。