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相似文献
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1.
刘连忠  张武  朱诚 《安徽农业科学》2012,40(26):12877-12879
[目的]介绍一种根据小麦病害图像的颜色特征进行病害识别的方法。[方法]首先对小麦叶部图像进行预处理,利用小波变换进行病害部位增强和去噪;然后基于病害部位的非绿特征进行图像分割,得到只包含病害像素的图像;对病害图像颜色进行统计,得到R、G、B分量的均值,并用相对于绿色分量的均值比作为颜色特征值;最后通过分析样本图像得到每种病害的特征值范围,利用颜色特征值对未知样本进行病害识别。[结果]采用该方法对小麦叶锈病、条锈病、白粉病进行识别,平均准确率达到98%。[结论]为小麦病害的诊断与诊治提供了理论依据。  相似文献   

2.
图像分割是苹果采摘机器准确识别和定位苹果的关键步骤.本研究首先采用线剖面方法对采集的苹果图像针对颜色特征进行分析,提出了利用颜色特征R-B的色差法对青果期苹果图像进行初步分割.在利用分割后的图像提取图像区域的形状特征(面积、周长、圆形度、离心率等).然后将得到的8个形状特征作为BP神经网络的输入量,随机选取一定数量的样本图像作为BP神经网络的训练样本图像和验证样本图像.样本图像经过BP神经网络训练后,建立了绿色苹果图像的分割模型.通过BP神经网络分割后的苹果图像,果实识别率高达89.3%,分割效果良好.  相似文献   

3.
水果采摘机器人视觉系统的目标提取   总被引:13,自引:3,他引:10  
在田间对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取,是采摘机器人视觉系统的关键技术,而目标提取的实质是图像分割。大部分水(蔬)果处于采摘期时,表面颜色与背景颜色存在较大差异。而同一品种果实表面颜色相近,体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性,提出了一种基于色彩空间参照表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表,再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较,本方法基于彩色的信息处理,可将背景除去得更干净;对背景不做分割处理、无复杂运算,有利于机器人实时图像处理。采用该算法分别对草莓、橙子、西红柿的图像在L^*n^*6^*,Hsv,YCbCr色彩模型下进行了实验,结果显示该算法在这些色彩模型下均可取得理想的图像分割效果。  相似文献   

4.
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.  相似文献   

5.
【目的】采用机器视觉技术,针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究。【方法】在不同的颜色特征空间模型,预处理原始图像,采用最大类间方差法分割目标区域;采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点,获得最佳二值图像;基于二值图像,分析获取单粒葡萄的几何特征;最后,分别采用一元线性回归法和偏最小二乘回归法预测单粒葡萄的质量和果径,采用二次判别分析法对单粒葡萄的质量和果径进行分级。【结果】利用短轴与果形指数特征相结合建立的偏最小二乘回归模型可有效预测单粒葡萄的质量和果径,预测决定系数达到0.98和0.945;基于该特征组合的二次判别分析法可用于单粒葡萄的质量和果径分级,准确率超过85%。【结论】机器视觉技术能够较准确预测单粒葡萄的质量和果径,并能对质量和果径进行分级。  相似文献   

6.
图像分割是进行图像处理的基础,是图像工程技术中的1个重要问题.本文在分析了FCM算法的基础上,采用R和G 2个颜色值对彩色牛乳体细胞图像进行了分割,并与利用R、G和B 3个颜色值方法的进行了比较,实验结果表明,该方法不仅具有良好的分割效果,而且提高了分割速度.  相似文献   

7.
提出一种基于显著性检测的害虫图像自动分割算法(S-segmentation算法),首先利用显著性检测方法,结合图像局部区域的颜色距离和空间距离特征,对样本图像作预处理;然后采用无交互式图像分割算法处理显著检测结果图,可实现目标区域的完美分割,避免多次重复设置背景区域.通过对5种鳞翅目幼虫图像进行分割试验,结果表明该算法的分割准确性明显提高,平均分割精确度可达93.14%,较传统图像分割算法提高了约20%,并且复杂度低,运行效率高,分割精确度不受样本数量影响.进一步将该算法应用到体型和颜色多样化的鳞翅目成虫图像分割上,得到的平均分割精确度达到88.22%.  相似文献   

8.
基于机器视觉的鸭蛋裂纹自动检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过计算机视觉系统获取鸭蛋表面的图像,利用颜色特征参数和灰度阈值方法对图像进行分割.提取分割后的裂纹区域和噪声区域的6个几何特征参数,对图像进行识别,裂纹识别率为93.392%,噪声识别率为93.602%.  相似文献   

9.
通过研究小麦叶部病害的症状特点及图像特点,应用K_means硬聚类算法对小麦叶部病害图像进行彩色图像分割,得到二值化分割和彩色分割,利用多重分形分析从二值化分割图像中提取病害形状特征参数,分别利用提升小波变换和脉冲耦合神经网络从彩色分割图像中提取颜色特征参数和纹理特征参数.根据提取的组合特征参数,利用学习向量量化神经网络进行小麦病害分类识别.结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达到95%以上.  相似文献   

10.
为了采用机器视觉对竹片自动识别与颜色分选,研究了一种基于竹片图像颜色特征与纹路特征和Bayes分类器的颜色分类方法.首先,对灰度图像采用Canny算子进行边缘检测,再利用Hough变换对竹片进行边缘定位,并对倾斜竹片实施旋转校正,以确定待检测竹片在图像中的具体位置.根据竹片的位置提取竹片区域平均颜色特征及纹路特征,将其作为样本的属性特征,采用Bayes训练的颜色等级作为输出,建立特征参数与颜色等级之间的Bayes分类器,上位机获得分级信号后经串口通过下位机实现竹片的自动分级.试验结果表明,该方法对竹片颜色检测准确率达到91.7%,可为竹制品行业的竹片颜色自动在线检测提供理论依据.  相似文献   

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