改进C-V模型在YCbCr空间下的羊体图像分割

针对羊体图像背景复杂、分割难以及不同光照条件干扰羊体图像的问题,采用一种基于YCbCr空间改进C-V主动轮廓模型的分割方法,对具有复杂背景的羊体图像分割进行研究。结果表明:1)根据羊体图像的颜色特点,对羊体图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换能克服拍摄环境中光照对羊体的影响;2)利用手动勾画羊体的粗略轮廓构造预处理水平集,对其内部、外部以及边界进行划分后可以演化羊体图像的轮廓。试验证明改进C-V模型能对复杂背景下的羊体图像进行准确分割,分割结果能够应用到后续羊体测量点的识别中。     

基于改进的几何活动轮廓模型的叶片自动分割

叶片的形态测量在苗木生长自动监测中具有重要意义,在形态测量前首先要将完整的叶片从背景中提取出来.针对彩色苗木叶片图像的特点研究了利用几何活动轮廓模型进行完整叶片的自动分割的方法.首先利用图像的全局信息和C-V模型进行初始分割,当曲线到达目标边界附近时,利用改进的基于图像局部信息的能量模型进行边界的精确定位.该方法将C-...     

基于改进C-V模型的木材表面缺陷图像分割

木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值,对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。针对传统的C-V(Chan-Vese)模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点,本文采用C-V模型与形态学结合的方法与传统的C-V模型算法进行对比试验。与此同时,根据C-V模型和C-V模型结合形态学方法的不足之处,在C-V模型基础上,引入局部拟合函数和高斯核函数,提出了一种基于C-V模型的改进算法,能够有效地克服C-V模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统C-V模型算法、C-V模型与形态学结合的方法和改进的C-V模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷图像的对比试验。结果表明:C-V模型能够将虫眼和活节缺陷图像分割出来,但是对纹理干扰强烈的死节缺陷图像分割困难;运用C-V模型与形态学结合的方法,可以有效地消除分割结果中的细小空洞和噪声,但是仍无法抵抗死节缺陷图像中木材自身纹理的干扰,难以将死节缺陷完整地分割出来;改进的C-V模型算法对木材表面缺陷图像的分割能够减少迭代次数,缩短分割时间,使分割轮廓线更加光滑和完整。通过采用改进C-V模型算法对多目标木材表面缺陷图像进行试验,能够更好地验证改进算法的优越性、有效性和可行性。      

基于图像处理技术的海洋微藻数量统计方法

根据海洋微藻显微图像的特点,利用图像处理技术给出了自动统计海洋微藻数量的方法.该方法首先对微藻图像进行小波去噪,并对去噪后的图像通过形态学的膨胀运算进行增强;然后利用最大类间方差法和形态学的开运算对增强后的图像进行分割;最后对分割后的二值图像进行微藻区域标记,统计出在图像中的微藻数量,进而计算出水体中微藻的浓度.利用本文中所给出的方法编写了海洋微藻数量自动统计软件,仿真试验结果表明,该方法有效、可行.     

基于改进C-V模型的棉花叶片目标提取方法

为解决自然条件下棉花叶片因其轮廓几何边缘长势不均匀所导致的叶片目标提取不精准问题,提出一种基于改进C-V模型的棉花病害叶部目标提取方法。在传统C-V模型的基础上,将长度惩罚项和符号距离函数的约束能量项引入能量模型中,以达到对演化曲线长度变化的约束目的,从而完成对整幅图像目标特征的提取。本研究算法先对待分割的图像设置初始曲线,并利用高斯滤波算子对待分割图像进行平滑滤波处理,然后根据图像全局灰度信息和局部二值匹配信息建立能量方程,根据其离散化形式,对水平集函数进行演化,并从中提取演化曲线,最后根据水平集函数演化过程所满足的终止条件,输出图像分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:本研究算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)轮廓提取准确率分别达到82.23%、82.73%和84.60%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像目标特征轮廓实现准确提取。     

基于改进C-V模型的辣椒病斑图像分割

针对辣椒叶部常见病斑图像存在背景复杂且不易分割的问题,对传统的C-V模型进行改进,根据辣椒病斑图像的特征,首先对病斑图像的RGB颜色分量和通道权重系数进行加权处理,接着用差分图像能量进行计算处理,最后,通过水平集演化方程获得病斑的分割曲线。实验测试表明,经过改进的C-V模型对辣椒病斑图像分割的效果比传统C-V模型及K-means方法分割的效果和抗噪性好。     

基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割

为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割,对局部二值拟合（local binary fitting,LBF）模型进行了深入研究,从而提出一个改进的 LBF模型,即在LBF模型的基础上,添加一个新的水平集线性正则化项,与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服LBF模型的分割缺点,使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感,同时增强算法的抗噪性,能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证,该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像,以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。图21表1参15     

基于仿生模式识别算法的海洋微藻识别研究

依据微藻个体及成像的特点,给出了矩形度、能量、熵、惯性矩、相关度和局部平稳度等形状和纹理参数作为识别的特征值,并利用仿生模式识别算法对海洋微藻实现自动识别。利用文中给出的方法,对在海域中随机采集的不同形状、大小、纹理的微藻混合图像进行识别实验,结果显示,该方法能够准确识别出图像中不同种及同种不同状态下的藻体,说明该方法在微藻图像识别中是有效和可行的。     

一种快速的视网膜光学相干图像分割方法

在医学领域,黄斑厚度可以用来量化糖尿病黄斑水肿和年龄相关性黄斑变性等疾病,临床上通常使用光学相干断层扫描的影像技术来获取黄斑图像。但现有的黄斑图像分割方法运算速度较慢,阻碍了其临床使用。本文提出一种新的基于多分辨率及水平集的黄斑图像分割方法,首先使用高斯滤波对原始图像按行进行滤波,再运用多分辨率方法获取图像初始局部轮廓,最后使用水平集方法可以快速获取黄斑图像的中间轮廓,得到最终的图像分割结果。通过在311幅黄斑图像的仿真实验对比,本文方法在边缘检测结果和运算速度上比传统方法有很大改进。     

基于改进分水岭算法的茶叶嫩叶图像识别

为茶叶的智能识别采摘提供技术支持,针对传统的分水岭图像分割算法对噪声敏感、易产生"过分割"现象,提出改进分水岭算法的图像分割方法,利用微分方程去噪模型对图像进行去噪处理,然后通过大津算法和分水岭算法对去噪后的图像进行2次分割,最后得到茶叶嫩叶的分割图。结果表明:偏微分方程去噪模型对图像进行去噪的效果较好,消除噪声,且无模糊茶叶的边界,有效提高了图片的质量,便于图像后续的分割;图像第1次用大津算法进行嫩叶分割,叶片分割的完整度较高;图像第2次用分水岭算法进行嫩叶分割,茶叶图像中嫩叶被很好地分割出来。改进后的分水岭算法对茶叶图像中嫩叶的分割具较好的效果。     

柑橘表面缺陷图像快速准确分割方法

柑橘表面缺陷会严重影响水果的品质和食用安全,柑橘表面缺陷进行检测对于提高水果品质、提升水果价值有着重要意义。LBF(local binary fitting)是一种基于Chan-Vese(CV)模型的局部化的图像分割模型。由于传统的LBF模型存在对于初始轮廓线的位置要求高且抗噪能力差,对于灰度不均匀图像分割效果欠佳的问题,通过在原LBF模型基础上,添加一个核函数(高斯函数)和线性水平集的方法,对LBF模型进行了改进。针对柑橘表面常见缺陷(虫伤、腐烂、炭疽、药伤)的图像分割问题,采用改进的LBF模型进行试验,来验证改进后的LBF模型对柑橘表面四种常见缺陷能否进行有效的分割提取。通过对虫伤果、腐烂果、炭疽果、药伤果四组样本分别进行分组试验,结果表明:改进后的LBF模型对于虫伤果、腐烂果、炭疽果、药伤果的表面缺陷能够进行快速的识别,分割效果好并能得到与缺陷图像相对应的水平集演化图像。具有迭代次数少、分割时间短、对初始轮廓位置不敏感、分割轮廓线更加光滑和完整、缺陷边界识别准确等优点,有效地解决了传统LBF模型的不足。试验验证了改进后的LBF模型适用于四种柑橘表面缺陷的分割提取,具有可行性、快速性和准确性,为柑橘表面缺陷的识别与柑橘在线检测提供参考。     

一种面向中医目诊的虹膜定位算法

虹膜诊断对于中医与民族医学的目诊理论具有重要的补充和借鉴作用,有必要深入研究虹膜及其图像特征与疾病、体质、中医辨证的证候要素等因素间的对应关系。本文以基于中医目诊的虹膜特征分析为出发点,以虹膜仪采集图像为对象,研究并提出了一种基于中医目诊的虹膜定位算法。该算法首先采用基于灰度阈值估计的方法得到瞳孔中心大致位置,再基于相似参数组的合并改进霍夫变换算法,得到虹膜内边界的定位结果,解决虹膜仪图像的瞳孔收缩、边界发生部分形变的问题。然后采用K均值聚类估计虹膜区域的大致范围,并以此构造初始轮廓,利用主动轮廓模型得到虹膜的外边界,从而避免由于图像畸变而引起霍夫变换失效的问题。     

大田经济作物性状研究中的图像分割技术应用

大田经济作物在我国占有重要地位,其性状研究在机械化生产收获过程中至关重要,直接影响到生产效率和产品质量,数字图像技术的引入不仅为其性状研究带来高效的解决方案,更显示出广阔的应用前景。综合分析了近年来不断改进的图像分割方法,将其分成传统分割方法和结合特定工具的图像分割算法两大类,重点介绍了传统分割方法中基于阈值的分割方法和基于边缘检测的分割方法两种流行算法,结合特定理论工具的图像分割算法中的小波分析变换、遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法、深度学习方法等 6 种方法,并对各大类算法中使用的各种图像分割方法进行归纳总结,列举其在油菜、棉花、大豆和花生等经济作物性状研究中的应用,同时对遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法和深度学习中的 Fast R-CNN 算法添加技术框架图。最后对图像分割技术在大田经济作物中应用存在的主要问题进行分析并提出展望。     

结合C-V模型水平集与形态学的彩色树木图像分割

树木图像分割是一种从图像中把树木与周围背景完整分离的技术,是计算机仿真学科在林业应用方面的核心内容,也是计算机视觉方向的研究热门,为林业应用提供一定的技术支持。根据树木图像含有分裂、合并、形成尖角等相对比较复杂形状的特点,首先对图像运用基于C-V模型水平集的计算,通过计算活动轮廓长度和差异量来判断迭代收敛的情况,待迭代稳定后对其进行形态学后处理操作,将某些过分割区的细密纹理和噪声剔除,从而得到全局最佳优化的图像分割效果。为彩色树木图像的分割提供一种更为有效的方法。     

海洋微藻的玻璃化冻存技术研究进展

微藻的营养丰富,在生活和生产实践中备受研究者的亲睐,但由于海洋微藻的长时间培养和多次接种易导致藻种污染或遗传漂变,使微藻的科研工作和商业化开发受到极大的限制。因此有效的藻种保存方法是进一步研究和开发利用海洋微藻的关键。玻璃化保存技术是一门新兴的生物技术,具有操作简便、快速、高效等特点,是目前海洋微藻种质资源长期稳定保存的理想方法。现对玻璃化法超低温保存的原理、优点,玻璃化冻存法的操作程序、影响因素、关键技术和海洋微藻冻存苗的应用前景进行综述,并对其今后的发展进行了展望。     

融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹图像检测

提出一种融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹检测新方法.采集褐壳鸡蛋的裂纹图像,运用提及边缘检测算法获取感兴趣区域图像,采用最大边界算法挑选边界轮廓,融合二者获取裂纹区域图像.对3种典型鸡蛋裂纹图像进行边缘检测新方法与传统边缘检测算子(Log算子、Sobel算子及Canny算子)对比试验,结果表明:融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹检测新方法能够克服固定阈值适应性较差的缺陷,提高检测准确率,在消除噪声、增强弱边缘信息方面优于传统边缘检测算子.     

基于RGB彩色模型的草莓图像色调分割算法

针对目前草莓采摘机器人草莓图像分割运算量大、耗时多等问题,根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,提出了一种在RGB彩模型中进行草莓图像色调分割的方法。该方法无需彩色模型转换,时间复杂性能较Lab彩色模型下a通道阈值分割算法与BP神经网络分割算法优越。对该算法进一步改进后,只需加减运算,无需乘除运算。试验结果表明:该算法能很好地实现成熟草莓果实与图像背景的分离,并较好的保存草莓轮廓信息,分割效率>85%;进一步对分割后的图像进行形态学处理,如膨胀、腐蚀等,有效消除了孔洞现象。     

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。     

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。     

应用改进分水岭算法对木材表面缺陷图像分割试验

根据木材缺陷样本图像特点,用直方图均衡化和灰度变换对其进行预处理,使缺陷目标和背景反差更大,突出缺陷目标图像;对活节(样本1)、死节(样本2)、虫眼(样本3)缺陷采用多组对比试验的方法,采用传统分水岭算法和改进分水岭算法分割样本缺陷图像,分析两种方法的差异。结果表明:改进分水岭算法,能迅速且较好分割木材缺陷图像,缺陷轮廓更为清晰完整,曲线更为平滑,弥补了传统分水岭算法过渡分割和欠分割的不足,达到较为理想的分割效果;改进分水岭算法分割效率比传统分水岭算法更高,分割时间更短,更准确;试验证明了改进分水岭算法对木材缺陷图像分割的可行性和可靠性。