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探讨茶叶嫩芽自动分割方法,为茶叶智能采摘提供技术支持。以自然环境下茶叶嫩芽图像为研究对象,比较了基于颜色的阈值分割与聚类分割方法对茶叶嫩芽自动分割的影响。首先,选择了R-B和b分量进行茶叶阈值分割;其次在Lab颜色模型下进行K-means聚类分割;最后,通过形态学处理实现茶叶嫩芽自动识别。基于聚类的茶叶分割方法不仅能够抑制颜色阈值分割受光照的影响,且实现了自然环境下茶叶嫩芽的有效分割。 相似文献
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在茶叶智能采摘过程中,实现嫩芽与鲜梗的自动分割可以减少制茶工序和提高茶叶质量。以自然环境下茶叶嫩芽图像为研究对象,利用G-B灰度图结合直方图阈值法实现了新茶(嫩芽与鲜梗)分割,对新茶二值图像进行形态学腐蚀操作确定嫩芽与鲜梗的分割点,通过逐行扫描实现了自然环境下嫩芽与鲜梗的采摘点标记。实验表明,该方法可以为自然条件下茶叶嫩芽与鲜梗的自动分割提供理论基础。 相似文献
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提出了混合颜色特征下双层K-means聚类分割方法,首先在I分量将图像像素采用K-means聚类分割方法聚为4类;取聚类中心最大的2种像素的a*b*分量,进行第2次K-means聚类,得到病斑图像。对采集的21幅病害图片的试验结果表明,该方法分割结果的平均重合系数为97.53%,平均假阳性率为1.22%,平均假阴性率为3.52%。该研究可为进一步病害特征提取识别与病害程度诊断研究提供技术参考。 相似文献
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为确定合理有效的茶叶嫩芽采摘时间,提出一种基于AlexNet卷积神经网络的茶叶嫩芽状态智能识别方法。首先,建立自然环境下全开面、半开面和未开面三种状态茶叶嫩芽图像集;然后,训练茶叶嫩芽状态AlexNet网络识别模型;最后,利用测试集样本进行模型检测,训练集和测试集中三种状态嫩芽平均识别率分别为97.8%和88%。实验结果表明,该方法能够有效地识别自然环境下茶叶嫩芽状态,为嫩芽智能采摘提供理论依据。 相似文献
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基于图像的树木自动提取是其种类、长势、形态等信息智能化判别的基础,如何实现树木的自动、准确、快速提取是具有实用性的科学问题。在自然场景中,由于图像元素多样、颜色差异大,树木自身存在不规则性,树木提取难度非常大。针对现有的图像分割与图像抠图法在树木提取过程中分别存在的误分割与过程复杂所导致的计算量大的问题,提出了一种基于K-means聚类算法优化Close-Form图像抠图的树木提取方法。在少量的标记下,依据颜色线性假设进行最小化代价函数计算,得到图像透明度;对透明度图像依次进行中值滤波、高斯滤波,得到透明度的去噪图像;对滤波后透明度与标准化的图像绿色分量组成二维空间进行K-means二聚类,实现背景与前景对象的准确判定,进而完成自然背景的树木图像提取。为了验证所提方法在不同场景和不同标记下的树木提取有效性,设计了基于K-means图像分割和传统Close-Form抠图方法的比较性试验。结果表明,基于K-means优化Close-Form的树木提取方法解决了传统Close-Form算法在少量标记下图像前景、背景估计不准确问题,克服了图像分割存在的误分类情况,实现了不同自然环境和多目标树木对象的提取。此方法具有对象提取稳定、计算时间快的优点,相对原Close-Form算法用时减少49.98%。 相似文献
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基于机器学习和多颜色空间的冬小麦叶片氮含量估算方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《南京农业大学学报》2020,(2)
[目的]基于冠层图像可见光颜色分量进行冬小麦叶片氮含量(leaf nitrogen concentration,LNC)估算的算法研究,旨在为构建LNC估算模型提供方法借鉴。[方法]用Olympus E-620单反相机采集不同种植条件(2个品种、2个种植密度、3个氮处理)下2年生育期(2013年和2014年)的小麦冠层图像。基于H颜色分量的K-means聚类分割冠层图像,分别提取3个颜色空间HSV、L~*a~*b~*和RGB的3种基础颜色分量值,作为输入参数;分别使用多元线性回归(multivariate linear regression,MLR)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest,RF)构建LNC估算模型,以决定系数R~2和均方根误差(root mean square error,RMSE)为评价指标;10×10嵌套交叉验证法分析3个颜色空间下各算法模型的拟合能力与泛化性能。[结果]单颜色空间下,3个算法模型的拟合与泛化性能以HSV空间下最优,L~*a~*b~*空间下其次,RGB空间下表现最弱;其中,RF拟合能力最强,但方差主导了泛化误差,模型过拟合;SVR拟合能力弱于RF,优于MLR,但该模型泛化性能最优;MLR拟合能力最弱,且偏差主导了泛化误差,模型欠拟合且受噪声干扰。融合3个颜色空间9种基础颜色分量的多颜色空间,3个模型拟合与泛化性能相对单颜色空间均更优,其中RF模型最优。与最优单色空间HSV相比,RF在训练集上R~2提高2.67%,RMSE降低11.59%;测试集上R~2提高7.57%,RMSE降低11.49%。多颜色空间下RF较SVR拟合更优,且泛化性能有效提升,提升比例高于SVR。[结论]基于3种算法构建的LNC估算模型,在融合3个颜色空间的9个基础颜色分量多颜色空间下,RF拟合与泛化性能最优,可为估算冬小麦LNC提供方法参考。 相似文献
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为减少大田环境下光照不足对小麦图像分割的影响,以及提升小麦图像中偏黄叶片的提取效果,提出了将白平衡调整、局部同态滤波预处理和基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的颜色命名算法相结合用于小麦图像分割的方法。首先,对大田采集的小麦图像进行白平衡调整,得到准确无偏色的图像;然后对光照不足的图像在HSI彩色模型下对亮度分量I进行局部同态滤波处理,以减少光照不足对图像的影响;最后在RGB彩色模型下基于PLSA模型构建的颜色名RGB值字典,提取图像中绿色和黄色像素点对应区域作为目标区域。结果表明,经白平衡调整后F1值提高1.61个百分点;光照不足图像经局部同态滤波处理后F1值提高12.43个百分点,分割效果明显提升;所提方法对绿色、叶片偏黄及光照不足的小麦图像分割的F1值分别为96.39%、97.29%和96.22%,均达到了较好的分割效果;所提方法与K-means聚类算法相比,虽点状噪音和细小孔洞相对较多,但在分割叶片偏黄小麦上F1值提高4.42%,整体分割效果较好,且稳定性强。 相似文献