基于图像处理和支持向量机分类的牛肉大理石花纹等级评定

牛肉胴体质量等级评定是牛肉依质论价的基础。其中，大理石花纹是评定牛肉质量等级的主要指标。由于人工评定存在许多缺点，采用机器视觉来判定牛肉胴体质量等级是一种很好的方法。研究了一种基于图像处理和支持向量机（SVM）分类的牛肉大理石花纹等级评定技术。首先应用阈值分割、形态学腐蚀及膨胀的方法来分割牛肉图像中的有效区域（用于大理石花纹等级评定的区域）；然后用矩方法来提取图像特征参数，最后用支持向量机的模式识别技术来构造牛肉大理石花纹等级分类模型。结果表明：该模型对我国国家标准规定的牛肉大理石花纹等级的正确识别率分别达到95.9％（一级）、89.2％（二级）、93．2％（三级）、100％（四级）。研究的牛肉大理石花纹等级的机器视觉检测方法是可行的，这为牛肉等级的在线检测装置设计提供了条件。     

计算机图像技术在牛肉品质检测中的应用(综述)

概述了计算机图像技术在牛肉嫩度、牛肉胴体等级、活体牛肉品质检测中的应用.颜色、大理石纹特征、纹理特征等图像外观特征是计算机可见光图像技术无损检测牛肉内在品质--嫩度的主要方法.计算机可见光图像技术用于检测牛肉胴体等级,通常采用统计彩色图像中R、G、B或L、a、b分量灰度值来确定颜色级别,用统计像素点的方法来确定眼肌肉中脂肪分布和面积,用灰度共生矩阵和行程长度等纹理特征来计算大理石纹分值.超声波图像技术可以用于对活体牛肉品质进行评估,此方法有较好的可重复性和准确性.最后提出了当前需进一步研究的问题.     

基于偏振纹理特征的枫叶营养诊断方法研究

【目的】枫叶的纹理特征可以反映出其营养元素缺失的症状。偏振成像技术是一种增强物体特征对比度的有效方法，且获取过程简便。基于偏振图像的纹理特征模型，对相同生长环境下的4种不同色差枫叶开展了缺素诊断研究。【方法】以灰度共生矩阵的特征为研究依据，分别推导出了能量、熵、反差、相关性等纹理特征作为目标识别参量，构建了基于图像纹理特征的营养诊断模型。通过控制入射光的偏振态，在相同的试验环境下获取了36组不同振动方向上的偏振图像，并基于营养诊断模型提取了枫叶的纹理特征。利用Harris角点检测的特征信号提取算法分别对偏振图像和非偏振图像进行测量。根据检测的结果，分别选取了4块包含样品峰值信号且没有相互干扰的特征信号范围，减少了特征信号提取过程中的误差。结合BP神经网络对特征区域进行预处理，得到每一幅采集图像的不变矩。将枫叶的特征信号作为测试样本，利用MATLAB软件获得诊断模型的残差值分别为：e_红枫叶=0.078 3,e_褐枫叶=0.101 4,e_黄枫叶=0.000 1,e_绿枫叶=0.015 3。【结果】在无约束光...     

陇东地方牛和西杂肉牛M-calpain和H-FABP基因多态性及其与肉质性状的相关性分析

【目的】研究陇东地方牛和西门塔尔杂交肉牛2个基因的多态性及与肉质性状的相关性。【方法】采用PCR-RFLP方法对陇东地方牛和西门塔尔杂交肉牛的M-calpain基因和H-FABP基因进行多态性分析,并利用最小二乘法拟合线性模型分析了基因型与肉质性状之间的相关性。【结果】发现M-calpain基因突变位点C1795T和H-FABP基因序列中的突变位点C1006G,分别检测到3种基因型AA/AB/BB和GG/GC/CC。相关分析表明M-cal-pain基因中AB基因型在剪切力上差异显著高于AA基因型(P?0.05);BB基因型的滴水损失显著高于AB基因型(P?0.05);H-FABP基因中GC和CC基因型对牛肉滴水损失有显著的影响(P?0.05)。【结论】推测M-cal-pain基因C1795T和H-FABP基因C1006G的突变位点可以作为陇东地方牛和西门塔尔杂交肉牛牛肉嫩度和大理石花纹的遗传标记。     

我国牛肉大理石花纹等级图谱的改进研究

本文通过对牛肉眼肌截面照片的图像处理，提取其中大理石花纹的特征参数，建立了大理石花纹得分与大理石花纹总面积、大颗粒脂肪密度、中等颗粒脂肪密度和脂肪分布均匀度的线性预测模型，合理性较好（R2=0.8415）；并在此模型和有代表性的样本参数统计的基础上对不同大理石花纹等级的特征参数进行了量化，对我国《牛肉质量等级》中的大理石花纹等级图谱进行了调整，将原有的4级调整为7级，大理石花纹总面积百分比从1至7级依次为14%、11%、8%、6%、4%、2%和0.5%。     

美国的肉牛业（下）

四、牛肉品质牛肉的销售市场取决于牛肉质量。在美国牛肉质量取决于肌肉间脂肪含量（大理石花纹状肉） ,因为美国牛肉的质量等级体系完全以大理石纹为基础 ,大理石纹的得分越高 ,肉的适口性越好。肋骨处大理石状肉达６ %就算优质牛肉 ,这种牛肉主要为家庭和餐馆消费。优质牛肉占美国全部牛肉产量的２５ %,在美国 ,把育肥牛的肉质分为特级、精选级、优质级和标准级４个等级。一旦大理石花纹达到“优质”级 ,９５ %的消费者就认为是适口性很好的牛肉。美国农业部研究结果表明 ,在牛肉质量上只有不到１０ %的变异 ,能用大理石花纹特性来解释。…     

基于图像处理的烘烤过程中烟叶含水量检测

【目的】量化烘烤过程中烟叶形态变化的数值特征指标,实现烘烤过程烟叶水分含量的无损检测。【方法】以密集烤房中不同烘烤阶段的烟叶为研究对象,先利用图像处理技术提取鲜烟叶及烘烤过程中烟叶图像的颜色特征（红分量（R）、绿分量（G）、蓝分量(B)）及纹理特征(纹理能量、纹理熵、纹理惯性、相关度),以其为输入指标,分别建立烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型。用建立的2个模型对烘烤过程中烟叶含水量进行预测,并比较其预测精度。【结果】烟叶图像颜色特征R、G、B分量表现出变黄期剧烈上升,定色前期缓慢上升并达到最大值,定色后期至烘烤结束逐渐下降的变化趋势;纹理能量和相关度呈现出变黄前期减小,变黄后期增大,定色及干筋期逐渐减小的趋势;纹理熵、纹理惯性表现出变黄前期增大,变黄后期减小,定色及干筋期逐渐增大的趋势。以烟叶颜色和纹理特征值作为输入变量,建立了烘烤过程中烟叶含水量的BP神经网络预测模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测模型,其预测平均绝对误差分别为0.037 4和0.017 0,预测误差标准差分别为0.048 5和0.020 0,前者预测精度略低于后者,但2个模型均可以满足烘烤过程中烟叶水分含量实时检测的需要。【结论】图像处理技术可以精确量化烘烤过程中烟叶的形态特征变化;利用建立的BP神经网络模型和基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型可以实现对烟叶含水量的精确估测。     

秦川牛花纹肉剪切力值与胶原蛋白吡啶交联 和热溶解性的关系

【目的】通过对花纹肉剪切力值与胶原蛋白吡啶交联含量的对比研究,发掘脂肪沉积改善牛肉嫩度的内在原因。【方法】以秦川公牛花纹肉为试验材料,研究相同年龄不同花纹等级、相同花纹等级不同年龄的牛肉样品剪切力值、胶原蛋白热溶解性以及吡啶交联含量的变化规律。【结果】对花纹等级相同（B级）的西冷来说,随着年龄的增长,羟赖氨酰吡啶嗡（HP）交联逐渐增加,赖氨酰吡啶嗡（LP）交联先增加后减少,胶原蛋白热溶解性下降,牛肉剪切力值增加;对相同年龄的西冷来说（4对永久齿）,随着花纹等级的提高,HP交联含量逐渐减少,胶原蛋白热溶解性升高,牛肉剪切力值下降。【结论】脂肪沉积过程中,胶原蛋白中HP交联受抑,胶原蛋白未能形成丰富的成熟交联,加热时更容易形成明胶,使牛肉剪切力值下降,嫩度提高。     

基于光谱与图像信息的杏鲍菇多糖含量检测

【目的】利用高光谱成像技术实现杏鲍菇Pleurotus eryngii多糖含量的快速无损检测。【方法】利用高光谱图像采集系统获取350～1 021 nm波长范围内的杏鲍菇高光谱图像,同时利用苯酚–硫酸法测定对应样本的多糖含量。通过波段运算和阈值分割构建掩膜图像,使样本与背景相分离。采用主成分分析(PCA)处理原始高光谱图像,获得代表原始图像99%信息的2个主成分图像(PC1、PC2),然后利用连续投影算法(SPA)选出554.4、772.8、811.4、819.1、855.6、986.3和1 019.5 nm 7个特征波长及对应的光谱特征,分别提取7个特征波长图像和2个主成分图像的纹理与颜色特征,最后利用偏最小二乘回归(PLSR)建立杏鲍菇样本基于不同图像特征与多糖含量之间的关系模型。【结果】从校正集决定系数(Rc2)来看,基于特征光谱+特征波长图像特征+主成分图像特征的模型效果最好,Rc2=0.954,RMSEc=0.341;从预测集决定系数Rp2来看,基于特征光谱+特征波长图像特征的模型效果最好,Rp2=0.868,RMSEP=0.539。【结论】该研究结果可为杏鲍菇多糖含量的快速、无损检测提供一定的参考。     

基于卷积神经网络干制哈密大枣纹理分级

【目的】研究一种基于卷积神经网络干制哈密大枣纹理分级的方法。利用卷积神经网络解决干制哈密大枣的纹理分类问题。【方法】将大小统一的彩色图片输入网络,卷积核自动提取其纹理特征,进行分类。【结果】分类准确率达到了97.7%。【结论】与常用的灰度共生矩阵提取干制哈密大枣纹理特征(最大概率,相关性,对比度、能量、同质性和熵),再用BP神经网络和支持向量机(SVM)分类准确率相比的方法,避免了复杂纹理提取和图片预处理的过程,在测试时间相近的情况下识别率更高。     

基于无人机多光谱和热红外影像信息融合的小麦白粉病监测

[目的]白粉病严重危害小麦生长及制约产量形成,确立实时监测小麦白粉病的多源数据融合方法,为精确防控及保证国家粮食安全提供技术支撑.[方法]在小麦开花和灌浆期,使用同时搭载多光谱仪和热成像仪的六旋翼无人机作为遥感数据获取平台,通过ENVI软件从小麦白粉病遥感影像中提取植被指数、纹理特征以及冠层温度信息,进而利用多元线性回...     

基于无人机多光谱影像特征融合的小麦倒伏监测

【目的】小麦倒伏严重影响小麦光合及成熟进程,进而造成小麦减产及品质下降。为快速精确获取倒伏信息,评估无人机遥感监测小麦倒伏的能力,构建小麦倒伏监测模式,为灾情评估、保险理赔及灾后补救提供技术支持。【方法】利用近地无人机获取包含红、绿、蓝、红边和近红外5个多光谱波段图像,经过预处理飞行高度50 m的小麦冠层图像,得到分辨率为1.85(cm/像素)的数字正射影像图（DOM）和数字表面模型（DSM）,从中提取光谱特征、高度特征和光谱纹理共3类特征信息;采用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）2种分类器对6种不同特征集组合进行倒伏分类比较,使用准确率（Acc）、精确率（Pre）、召回率（Re）和调和平均数（F1）以确定较优的特征组合和分类器;同时使用3种不同的特征集筛选方法（套索算法Lasso、随机森林递归算法RF-RFE和Boruta算法）对优化的特征子集进行综合评价,确立适宜的倒伏分类评价方法。【结果】单一特征的光谱和纹理及其组合对小麦倒伏的分类评价结果较差,“椒盐现象”严重,在此基础上融合DSM信息的分类精度显著提高。采用随机森林分类器对光谱特征、纹理特征和高度特征进行特征集组合,小麦...     

基于成像高光谱的小麦冠层白粉病早期监测方法

[目的]本研究利用近地面成像高光谱仪,获取接种白粉病菌后的小麦田间冠层时序影像,探索光谱信息与纹理信息的结合在冠层尺度上早期监测小麦白粉病的能力和表现.[方法]本试验以不同年份、不同抗病性小麦品种的田间试验为基础,利用连续小波(continuous wavelet transform,CWT)方法提取对小麦白粉病敏感的...     

智能手机原位牧草生物量估算

【目的】生物量是草地生态系统物质和能量基础,是最基本的生态参量。以往基于卫星和航空遥感定量反演草地生物量过于专业化,难以在牧民间推广。因此,本文提出一种用手机近距离拍摄的真彩色图像估算牧草生物量方法,构建牧草生物量估算模型,为牧民方便、快捷、无损地掌握牧场牧草长势提供理论依据和技术支撑。【方法】首先,利用手机超高分辨率真彩色图像,分别基于植被指数、纹理特征以及联合植被指数和纹理特征构建牧草生物量估算特征集合。其次,为防止过多的特征提取带来维度灾难,提出一种XGBoost与序列前向选择相结合的特征选择算法（XGB-SFS）,进行特征筛选及最优子集构建。最后,使用随机森林回归和留一法交叉验证对比不同特征集合构建模型的生物量估算效果,分析不同类型特征及XGB-SFS算法在牧草地上生物量（Above Ground Biomass,AGB）估算中的作用。【结果】（1）对比单类型特征构建的模型,基于空间纹理特征的估算模型（R²=0.76）要优于基于光谱植被指数估算模型（R²=0.73）,表明纹理特征在超高分辨率牧草AGB估算中具有一定作用;（2）对比特征选择后的模型,联合空谱多类型特征构建模型优于任何一种单类型特征模型（R²=0.83,RMSE=127.57 g·m^-2,MAE=81.25 g·m^-2）,表明使用多类型特征构建模型,可一定程度上提高牧草AGB估算精度。（3）对比特征选择前后构建的模型,特征选择后的模型估算AGB效果要明显好于未进行特征选择的模型,且筛选出的特征与牧草生物量之间都存在较高的相关性,表明XGB-SFS能够很好降低数据维度的同时提高牧草AGB估算精度。【结论】手机超高分辨率真彩色图像可以对牧草生物量进行准确估算,本文提出的XGB-SFS算法也能从众多特征中筛选出与牧草生物量相关性较高的特征并提高模型估算精度。与以往专业遥感定量反演草地生物量相比,本文方法具有面向大众、成本低廉、使用方便等优势,研究将手机现场采集的数据与遥感和机器学习方法相结合,可开辟新的视角,支持农业信息化发展。     

基于无人机多光谱遥感图像的玉米田间杂草识别

【目的】为了精确高效识别玉米田间杂草,减少除草剂施用,提高玉米种植管理精准性。【方法】通过六旋翼无人机搭载多光谱相机获取玉米田块多光谱图像。为分离图像中植被与非植被像元,计算了7种植被指数,采用最大类间方差法提取植被指数图像中非植被区域,制作掩膜文件并对多光谱图像掩膜。通过主成分分析对多光谱图像进行变换,保留信息量最多的前3个主成分波段。将试验区域分为训练区域和验证区域,在训练区域中分别选取了675处玉米和525处杂草样本对监督分类模型进行训练,在验证区域选取了240处玉米样本及160处杂草样本评价模型分类精度。将7种植被指数、3个主成分波段的24个纹理特征及经过滤波的10个反射率,共计41项特征作为样本特征参数。利用支持向量机-特征递归消除算法（support vector machines-feature recursive elimination,SVM-RFE）和Relief算法从41项特征中各筛选14项特征构成特征子集,采用支持向量机、K-最近邻、Cart决策树、随机森林和人工神经网络对特征子集进行监督分类。【结果】支持向量机与随机森林对全部特征及2个特征子集分类效果较好,支持向量机总体精度为89.13%—91.94%,Kappa>0.79,随机森林总体精度为89.27%—90.95%,Kappa>0.79。【结论】SVM-RFE算法对数据降维效果优于Relief算法,支持向量机（SVM）模型对区域冠层尺度下玉米与杂草的分类效果最好。     

GEE支持下的河南省冬小麦面积提取及长势监测

【目的】使用遥感技术对2017—2020年河南省冬小麦的空间分布信息进行高精度的提取,然后对2020年冬小麦的长势进行高频度的监测并结合气象条件进行分析。【方法】本文基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云平台,对选取的Landsat 8影像数据根据NDVI最大值进行合成,然后进行特征构建,添加地形特征、纹理特征、NDVI以及一个新特征NDVI增幅,使用随机森林分类方法对样本数据按照构建的特征进行训练提取河南省2017—2020年冬小麦的播种面积信息;经过精度验证后对提取的河南省2020年的冬小麦种植区域生成掩膜,对掩膜区域（冬小麦种植区域）结合MODIS高时间分辨率影像数据,使用NDVI同期差值法对2020年2—4月份的冬小麦进行高频度的长势监测。【结果】使用GEE云平台能够对河南省冬小麦种植区域的空间分布信息进行快速制图;使用随机森林方法加入地形特征、纹理特征、NDVI后再加入新特征NDVI增幅,能够有效提高冬小麦的提取精度以及降低与统计数据的相对误差,基于混淆矩阵计算的平均总体分类精度为95.2%、平均kappa系数为0.909、冬小麦的平均分类精度为95.3%,与河南省统计年鉴数据相比,本文方法提取的2017—2019年河南省冬小麦播种面积相对误差均低于3%,河南省冬小麦主要种植区域的冬小麦播种面积的平均相对误差低于6%;使用MODIS影像数据结合NDVI差值模型能够对河南省2020年的冬小麦进行高频度的长势监测,河南省冬小麦在返青初期长势较往年及2019年好,到生育后期大部分区域长势与往年及2019年持平,总体上2020年冬小麦的长势较往年及2019年好。【结论】本文提出的方法能够对河南省冬小麦进行高精度的提取以及高频度的长势监测,且能够为地方政府或者一些农业部门在安排指导农事活动上提供科学依据。     

基于无人机多光谱影像的棉叶螨识别方法

【目的】利用无人机遥感在空间分辨率和光谱分辨率上的优势,研究大面积棉田棉叶螨监测方法,为类似的农作物虫害遥感监测研究提供参考。【方法】选20种光谱指数作为螨害监测的特征因子,使用赤池信息准则作为模型优选依据,获取最佳建模特征,建立棉田螨害监测识别的logistic回归模型。【结果】在所分析的全部光谱指数中,TVI、DVI和RDVI为螨害监测的最佳特征因子,基于该3个因子构建的logistic回归模型的分类准确率为95%,F1值为95.1%,能够较好地实现棉田螨害识别。【结论】监测模型可以实现区域范围的棉叶螨快速识别。     

基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究

【目的】文章重点分析了病健交界特征参数、病害识别流程对提高病害识别准确率的影响。实现水稻叶部15种主要病害的准确识别,尤其是相似病害的判断。【方法】（1）病斑图像获取：水稻叶部病害图像来源包括水稻大田、病害图册和病害数据库,文中选用改进的mean shift图像分割算法提取病叶图像中的病斑并根据相关方程获取病斑特征信息。（2）特征参数的选择与设计：首先选取一至三阶颜色矩和颜色直方图作为病害的颜色特征参数,选取球状性、偏心率和不变矩作为病斑的形状特征参数,选取角二阶矩、对比度和相关作为病斑的纹理特征参数;然后针对相似病斑误报率高的问题提出一种病健交界特征参数,通过病斑内部、边缘和外围颜色上的差异描述该特征,并根据3个区域相互间归一化颜色直方图的欧氏距离计算该项特征参数,该参数可以用于描述病斑与健康部分交界处的特征。（3）病害识别流程的设计：根据病害在颜色、形状、纹理、病健交界4个特征上差异的显著程度设计完成病害识别流程,流程中首先通过颜色特征识别病害,对于通过颜色特征无法识别的病害再通过形态特征识别,倘若形态特征依然无法识别则通过纹理和病健交界特征进行最终识别。（4）病害识别模型的建立：将病害数据分成两部分,一部分用于建立模型,另一部分用于模型的验证;利用LibSVM程序包完成建模,其中svmtrain函数用于建立支持向量机模型,Grid程序用于优化参数,svmpredict函数用于对模型进行验证。【结果】15种水稻叶部病斑可以从复杂的背景中分割出来,并可快速准确的被识别,平均识别准确率为92.67%,平均漏报率为7.00%,最大漏报率和误报率分别为15.00%和25.00%;病健交界特征参数引入后,识别准确率提高了14.00%,平均漏报率降低了7.50%,漏报率最大降幅为20.00%,误报率最大降幅为65.00%;与用所有特征参数直接进行病害识别相比,采用本文提出的识别流程进行病害识别的准确率提高了12.67%,漏报率降低了9.33%,一些病害的漏报率和误报率降幅达30.00%以上;在识别流程各步骤中,颜色特征识别环节的平均准确率为96.71%,漏报率和误报率均未超过10.00%;形态特征识别环节的平均准确率为94.17%,漏报率和误报率均未超过15.00%;纹理和病健交界特征识别环节的平均准确率为91.50%,漏报率和误报率均未超过25.00%。【结论】利用mean shift图像分割算法可以准确分割水稻叶部病斑;基于支持向量机模型的分类方法可以对15种水稻病斑准确分类;论文中提出的病健交界特征参数以及病斑识别流程均提高了病斑的识别准确率;病健交界特征参数对提高一些相似病害的识别精度效果显著;将这些方法相结合可以有效对水稻常见叶部病害进行识别,为水稻病害的田间智能诊断提供技术支撑。     

油菜氮素的多光谱图像估算模型研究

 【目的】充分利用可见光、近红外多谱段图像的反射强度分布信息进行油菜氮素诊断,实现对油菜氮素水平的定量估算,为油菜营养的科学管理提供理论依据和技术支撑。【方法】利用多光谱CCD获取不同氮素水平的油菜冠层图像,采用中值滤波法对图像进行预处理;通过二维最大信息熵阈值分割法对多光谱图像进行背景分割;对多光谱图像的均值和比值、差值融合特征进行提取。【结果】通过相关分析,发现ARV1、AVS560、ADV1、AVS660、g等特征在整个生长期与油菜氮素的相关性均较高,考虑到多光谱变量间存在的多重共线性影响,利用逐步回归法建立了不同生长期油菜氮素的多光谱图像特征预测模型。【结论】初步探明了不同生育时期油菜氮素的多光谱图像特征,实现了采用多光谱图像技术对油菜氮素水平的定量估算。