基于高光谱成像技术的苹果表面轻微损伤检测

为了研究检测苹果表面轻微损伤的有效的方法,以红富士苹果为试验样本,通过高光谱成像采集系统采集苹果样本的高光谱图像,根据正常苹果表面区域和刚损伤、损伤后(3,10,24h)的损伤区域光谱反射率平均曲线得到有效光谱区域;用掩膜法对图像进行背景分割,并基于有效光谱区域做主成分分析,选取第四主成分(PC4)提取损伤区域,运用阈值分割的方法建立提取损伤区域的算法模型;应用该算法模型对正常苹果和损伤苹果进行检测。检测结果表明:正常苹果样本正确检测率达到100%,损伤苹果样本的正确检测率为97.5%,总体检测精确度高达98.75%,说明利用高光谱成像技术可以有效快速检测出苹果表面的轻微损伤。     

改进分水岭算法在无人机遥感影像树冠分割中的应用

提出了一种基于NDVI植被指数计算的改进分水岭分割方法.利用该方法对原始无人机多光谱遥感影像进行波段甄选、NDVI指数计算、形态学滤波等预处理,得到树冠的显著性区域图像;再利用彩色向量空间梯度算法计算显著性区域图像的梯度,从显著性区域图像中提取树冠的顶点及其范围作为标记,加到梯度图像上;最后采用基于标记控制的分水岭算法对树冠层进行分割.结果表明,该算法能够有效去除输电线路等背景区域的影响,算法样本精度达到88.3%.     

结合区域协方差分析的图像显著性检测

目的 图像显著性检测的目的是为了获得高质量的能够反映图像不同区域显著性程度的显著图,利用图像显著图可以快速有效地处理图像中的视觉显著区域。图像的区域协方差分析将图像块的多维特征信息表述为一个协方差矩阵,并用协方差距离来度量两个图像块特征信息的差异大小。结合区域协方差分析,提出一种新的图像显著性检测方法。方法 该方法首先将输入的图像进行超像素分割预处理;然后基于像素块的区域协方差距离计算像素块的显著度;最后对像素块进行上采样用以计算图像像素点的显著度。结果 利用本文显著性检测方法对THUS10000数据集上随机选取的200幅图像进行了显著性检测并与4种不同方法进行了对比,本文方法估计得到的显著性检测结果更接近人工标定效果,尤其是对具有复杂背景的图像以及前背景颜色接近的图像均能达到较好的检测效果。结论 本文方法将图像像素点信息和像素块信息相结合,避免了单个噪声像素点引起图像显著性检测的不准确性,提高了检测精确度;同时,利用协方差矩阵来表示图像特征信息,避免了特征点的数量、顺序、光照等对显著性检测的影响。该方法可以很好地应用到显著目标提取和图像分割应用中。     

复杂背景下茶树害虫图像计数算法研究

依托南方地区茶树田间常用的某型号捕虫设备,采集害虫样本图像,研究基于图像处理技术的害虫计数方法。为了提取样本图像中害虫区域图像,通过几种常见的分离背景方法的试验,如颜色直方图分割和灰度阈值分割,得出样本图像中害虫区域难以分离的原因,进而提出一种网格划分图像的处理方法,即将图像按10×10划分,对划分后的图像做处理以提取害虫区域,该方法能够将害虫区域从背景中完整分离出来;针对图像中害虫区域存在粘连影响害虫计数准确率的问题,提出基于标记控制的分水岭分割算法,利用扩展极小值的方法建立标记,进而完成对粘连区域分割与害虫计数,并进行了噪声测试与害虫计数试验。结果表明,针对该型号捕虫设备采集的样本图像,害虫计数的平均准确率为91.8%,该算法能够完整地提取害虫区域,有效分离粘连重叠的害虫,适用于复杂背景下茶树害虫图像计数。     

基于图像特征的猪肉新鲜度无损检测方法

以计算机视觉为基础,研究使用图像特征检测猪肉新鲜度的方法,通过对采集到的猪肉图像进行消噪和图像分割处理,从背景中分离出猪肉样本图像用于进一步处理;提出颜色区域比作为检测猪肉新鲜度的图像特征,使用聚类算法检验图像特征与新鲜度的相关性,并计算出分类阈值用于新鲜度检测.经试验验证颜色区域比与猪肉新鲜度间有较高的相关性,且本方法能够实现对猪肉新鲜度的检测和分类.     

基于RGB彩色空间的原木端面图像参数测算研究

[目的]根据原木端面图像的彩色特征,提出一种基于RGB颜色空间的彩色图像分割算法。[方法]选取图像中指定区域作为样本,统计样本中像素点的彩色分量,利用其彩色阈值区间,通过逐点匹配法对图像进行分割。[结果]该方法不仅消除了阴影干扰,而且能够准确地对原木端面进行分割。分割结果图像优化处理后,完整地反映出图像中的原木端面。采用目标图像外接矩形的内接椭圆算法对原木端面图像进行参数测算,结果表明,该算法的测算结果相对误差小于0.5%。[结论]基于RGB彩色空间的原木端面图像分隔方法分隔效果较优,参数测算结果较准确。     

基于多阈值算法的包装箱内香蕉区域的图像分割方法

采用基于阈值技术的自动分割算法实现香蕉包装箱图像的分割。在手动分割的区域内离散选取香蕉和背景区域的像素点,并分别提取RGB,HSV和CIE L*a*b*3个色彩空间内共计9个颜色特征值,通过统计分析确定使用3个分别来自B,L*和b*分量的阈值进行自动分割算法的设计。采用直观对比的方法进行定性评价,其结果显示,手动和自动分割区域的轮廓基本相似;采用面积比作为指标进行定量评价,其结果显示,该算法对10个测试样本的平均面积比为80%以上。测试结果表明,该自动分割算法对香蕉包装箱图像的总体分割效果良好,可以为香蕉催熟房实时品质监控系统的实现提供关键技术。     

自然光照条件下苹果识别方法对比研究

针对自然光照条件下果园苹果识别效果不佳的问题,从苹果的颜色分割和形状提取2方面进行对比研究,提出一种自然光照条件下的苹果识别方法。利用错检率、漏检率和处理速度3个量化指标综合对比分析颜色阈值、SVM和BPNN 3种苹果颜色分割方法的处理效果。比较6种边缘检测算法对苹果区域图像的边缘检测效果,并使用Hough圆检测算法对苹果形状进行提取,以获得苹果的圆心和半径。试验结果表明:由BPNN的苹果颜色分割方法以及结合Log和Hough的苹果形状提取方法所构建的果实识别算法具有较高的鲁棒性和准确性,能有效克服果实遮挡、重叠和颜色变异等问题,果实平均识别率可达91.6%。     

基于混合颜色空间和双次Otsu的黄瓜靶斑病图像分割

为快速、准确地分割黄瓜叶部病害图像,提出一种基于混合颜色空间的双次Otsu算法。算法根据病害图像各部分的颜色特征,首先选取原始彩色图像的R分量进行初始Otsu分割和形态学相关操作,将R分量图分割为背景类和非背景类;然后选取非背景类图像的Cr分量进行第2次Otsu操作,将非背景区域分割为正常叶子类和病斑区域类,得到最终的分割结果。将该算法应用于黄瓜靶斑病图像的分割中,并与R_Otsu算法、H_Otsu算法以及图切割算法进行比较。试验结果表明:与对比算法相比,本算法在分割精度及处理速度2方面的综合分割性能最优,错分率均值和方差分别为2.12%和0.08%,平均处理时间0.2s,算法对光照变化具有一定的鲁棒性。本研究算法可为自然光照条件下黄瓜病害图像实时、准确分割提供技术参考。     

基于马氏距离的小麦彩色图像无监督分割研究

为了实现小麦彩色图像的自动分割,通过采集大田环境下6个品种的小麦图像样本,基于RGB颜色空间,采用马氏距离对图像的像素进行分类,并构建一个无监督分割模型.结果表明,该模型可以快速的分离出小麦图像与背景图像,与有监督的分割方法的分割效果相当,差异性在19%以下,可以应用于大田环境下小麦群体图像的自动分割.