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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
水稻秧苗的识别是水稻插秧机自主导航系统的关键内容之一。针对插秧机机器视觉导航中稻田图像秧苗与背景分割问题,建立了基于RGB(红绿蓝)颜色空间的秧苗表面颜色模型。通过颜色特征对秧苗图像进行处理,使用Photoshop软件获取秧苗部分和背景R,G,B分量值;通过对G-R值与G-B值的分析统计,发现两者之间存在分界关系:各自的权重与各分量的乘积之和为某个定值;为方便分析,选取权值a,b为0.5,即Ex G因子,采用Otsu法获取定值最佳值,最大程度分割出目标和背景。与适合于大多数绿色作物的传统RGB法进行比较,并采用分割质量因子和算法运算时间作为评判标准,分析各算法的综合性能。试验发现,Ex G因子结合Otsu分割法分割效果相对理想、稳定性更高,而且耗时更短。  相似文献   

2.
对土壤背景进行有效分割是玉米苗期田间杂草识别的前提和基础。本研究利用颜色分量G-R和G-B与灰度直方图来实现玉米苗期图像与背景图像的分割,解决了玉米苗期田间杂草识别中受影响及环境适应性差等问题。通过对不同环境下苗期玉米图像的植被颜色和背景颜色分量的统计分析表明,采用G-R和G-B双阈值颜色特征分割,进行土壤背景分离取得了很好的效果。  相似文献   

3.
基于粗糙集的迭代阈值选择的玉米苗期背景分割算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
将粗糙集与阈值迭代算法相结合,提出了基于粗糙集的迭代阈值选择背景分割算法并将其运用在玉米苗期图像上。利用粗糙集的模糊性刻画目标与背景的边界,用阈值迭代法选取阈值进而实现背景分割。仿真试验结果表明:传统的阈值迭代算法的分割耗时为0.469 s,并且分割后图像存在大量的信息丢失;基于粗糙集的迭代阈值选择背景分割算法的分割耗时为0.374 s,分割图像清晰,能够快速、有效、准确的实现背景分割,并满足农业智能生产中实时性、高效性的要求。  相似文献   

4.
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   

5.
牛晗  伍希志 《江苏农业科学》2021,49(15):193-198
松果识别对其产量评估、智能采摘等具有非常重要的意义.提出一种基于二值图像连通域的松果图像识别方法,首先研究松果图像RGB颜色特征规律,进行RGB颜色分量色差运算;然后选取合适的阈值对松果R-G图像进行二值化处理,初步分割果实和背景;再在图像分割时采用小面积连通域面积阈值法去除噪声的影响;最后采用连通域外接矩形法进行松果识别与统计,并计算出松果质心位置.结果表明,采用OTSU二值化分割+连通域噪音去除方法,可以清晰地分离出松果果实,松果识别平均准确率为89.6%.基于二值图像连通域的松果多目标果实识别与定位,为以后实现松果的自动化采摘提供了技术基础.  相似文献   

6.
基于马氏距离的荔枝图像分割设计方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
在基于颜色特征和聚类的马氏距离算法基础上,利用MATLAB软件设计了人机交互式可视化计算机图像分割程序。运用该程序,对荔枝照片进行了图像分割,分离出复杂背景下的荔枝果实图像。结果表明:该程序能较好地解决复杂彩图中目标图像的分割问题,可以消除因不慎而修改源代码的风险;通过数据分析器和滤波器能准确的对采样数据进行判断以及对含噪声的目标图像作进一步处理。  相似文献   

7.
为提高K-均值聚类算法在医学CT图像分割上的应用效果、稳定性和质量,减少程序运行时间,本研究用Matlab语言优化了K-均值聚类算法程序,与StatisticsToolbox的K—means函数进行比较,使用单因素方差分析法检验两种算法实现程序运行时间的差异,并直接观察分割效果和稳定性。结果显示,改进后的K-均值聚类算法程序具有分割结果稳定、质量提高等优点,在常用Windows操作系统和Pc机配置环境下,分割耗时在1s左右,显著低于原有的分割程序,消除了等待感觉,提高了使用者的工作舒适度和效率,为图像的识别处理奠定了基础。  相似文献   

8.
复杂环境下的棉田冠层图像由于成像环境光照不均、冠层阴影部分与土壤背景对比度低等因素给棉田冠层图像的准确分割带来了困难.在对上述问题进行研究后,提出了一种基于支持向量机(SVM)的图像分割方法.该方法首先以图像目标和背景两类像素的分割特征值构建样本数据集;运用训练好的SVM分类器对棉田冠层图像进行分割处理,最后使用数学形态学滤波方法对分割结果进行优化,获得棉田冠层图像的精确分割结果.实验结果表明,该方法可有效分割出棉田冠层区域,分割误分程度以及分割准确程度均优于常用分割方法.  相似文献   

9.
名优绿茶嫩芽识别与定位方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于人工采摘名优绿茶效率太低,严重制约了名优绿茶产业的发展。研究具有选择性且能快速准确采摘名优绿茶的智能系统迫在眉睫。而嫩芽识别和定位则是实现名优绿茶机械采摘的前提,因此,开展了名优绿茶嫩芽识别与定位方法的研究。基于RGB颜色空间采用三基色以及组合因子对图像进行灰度化处理,利用维纳滤波和梯度增强技术对处理后的图像进行滤波去噪,采用大津法和迭代法分割图像获取二值图像;借助MATLAB软件对相机进行标定处理获取各项内外参数,然后采用质心法对目标进行定位。结果表明,利用G-B索引因子结合迭代法能较大程度地识别出嫩芽目标,采用张氏标定法能在误差要求范围内对目标质心进行定位,且实时性较高。  相似文献   

10.
昆虫图像分割是昆虫图像的识别与鉴定的重点和难点.目前,昆虫分割算法速度慢、过程复杂且大多数只针对于单一背景图像.为了更准确高效地实现昆虫图像的前景背景图像分离,提出一种基于逐像素聚类的端对端的昆虫图像分割方法,能够同时实现复杂背景下的昆虫图像分割与昆虫种类识别.采用覆盖5个昆虫目级阶元的37种实际场景下拍摄的昆虫图像作为研究对象,首先通过试验确定所提模型的最优参数设置,选择ResNet101作为分割模型的主干特征提取网络,在IoU取0.50时,其掩膜分支平均准确度均值、定位平均准确度均值及平均识别误差率分别为93.15%、95.06%和12.12%,分割每张昆虫图像仅需0.080 s,所提模型能够同步实现复杂背景下昆虫目标与背景的快速准确分割并进行分类.  相似文献   

11.
饶洪辉  姬长英 《安徽农业科学》2009,37(29):14483-14484
分水岭算法作为彩色图像分割手段的一种方法,具有运算简单,性能优良,能较好提取运动对象轮廓和准确得到运动物体边缘等优点。应用分水岭算法研究了绿色作物及其背景的分割,首先通过数码相机拍摄的一幅640×480田间青菜真彩色图像,在matlab中采用分水岭分割算法处理图像后提取其绿色分量,再用数学形态学闭运算处理后可以较好地分割绿色作物与背景。针对结果中存在的过分割现象,采用先计算图像的形态学梯度,再用分水岭算法分割可以使结果得到有效改善。  相似文献   

12.
迟德霞  张伟  王洋 《安徽农业科学》2012,(36):17902-17903
针对水稻稻田图像中秧苗和背景分割问题,采用基于最大类间方差法(OTSU法)的分割方法,成功地把水稻秧苗像素和背景像素分割开.首先用CCD相机获取水稻插秧机插秧作业后的水稻稻田图像,选择超绿特征因子(EXG因子)将水稻秧苗RGB彩色图像转化为灰度图像,使用OTSU法计算阈值,成功地将灰度图像转变为二值图像.又采用该方法分割了20幅水稻秧苗图像,结果表明,EXG因子可以对水稻秧苗图像有效分割.  相似文献   

13.
针对不同光照以及不同天气条件造成葡萄叶片图像不能准确分割的问题,提出了一种改进的图割分割算法。采用G/R以及a*颜色特征自动选择叶片目标和背景种子点,利用混合高斯模型对叶片和背景的概率密度分布进行估计;在马尔科夫随机场的基础上,建立像素特征的能量函数;通过求解能量函数最小化对叶片实现了自动分割。对多种不同分割特征的分割效果进行对比试验,结果表明:对于不同时间、不同天气的叶片图像,单一G/R和a*具有较好的效果,分割精度分别达到86.74%和92.38%,若用它们组合为双特征,分割效果会进一步提高,分割精度可达95.03%。  相似文献   

14.
单板穿孔缺陷会影响其胶合过程的质量,是单板分选过程中主要的识别目标。基于图像处理技术的图像分割算法将穿孔缺陷区域与背景区域准确地分开是自动分选的重要前提。本研究提出一种基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别方法,首先基于彩色图像的RGB空间将采集的图像转换为灰度图并输出R分量灰度图,采用二维中值滤波处理滤除非线性噪声,最后采用阈值分割和连通域处理相结合的方法将背景与目标区域分离。结果表明,遗传算法的最大熵阈值法选取的阈值和试验时间均优于其余3种(迭代阈值法、大津阈值法、最大熵阈值法)算法,结合连通域处理方法可以有效提取单板中的穿孔区域。  相似文献   

15.
农业图像的目标分割是在农业领域应用机器视觉技术的基础,采用阈值法进行图像的目标分割,能够克服一些图像缺陷。首先将彩色数字图像转换成像素灰度级分布与其邻域平均像素灰度级分布所构成的二维灰度图,再根据图像分割后的最大熵计算分割阈值,然后由计算出的阈值分割农业田间图像,分割的结果显示,二维熵法分割农业田间图像的效果很好,分割质量的优秀率达到了98%。  相似文献   

16.
为促进数字图像处理技术在珍贵树种营养分析中的高效应用,以幼龄沉香为研究对象,运用大津法与K-Means算法分别对试验获取的幼龄沉香可见光图像进行分割,对2种分割算法进行比较研究。基于图像分割结果,提取R、G、B等8种颜色特征并进行主成分分析,同时计算沉香图像的最小外接矩形的矩形度RE。结果表明,1)大津法与K-Means算法均可实现对多张幼龄沉香可见光图像的分割,大津法较K-Means算法分割速度快,但分割精度小于K-Means算法,在具体分割时应根据实际需要对2种算法进行选择。2)提取的8种颜色特征的3个主成分累计贡献率可达到99%,可作为颜色特征;最小外接矩形的矩形度RE能够表达沉香轮廓内面积CA与最小外接矩形面积LA的比值,可作为形状特征,将这种特征因子用于构建沉香微量元素含量预测模型,有利于缩短建模时间并提高模型的精度。综上所述,研究结果可促进数字图像处理技术在珍贵树种营养诊断中的进一步发展,为精准林业提供参考。  相似文献   

17.
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。  相似文献   

18.
基于量子神经网络和组合特征参数的玉米叶部病害识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】探索一种基于量子神经网络和组合特征参数的玉米叶部病害识别方法,以提高玉米叶部病害识别的准确率和效率。【方法】应用K_means硬聚类算法对玉米叶部病害图像进行彩色图像分割,得到彩色分割图像,分别利用提升小波变换和灰度共生矩阵从彩色分割图像中提取颜色和纹理特征参数,利用多重分形分析从灰度图像中提取病害的形状特征参数。【结果】根据提取的组合特征参数,利用量子神经网络进行玉米病害分类识别,对玉米灰斑病、玉米普通锈病和玉米小斑病的识别率分别达到92.5%、97.5%和92.5%,高于误差反向传播神经网络法的识别率(分别为90.0%、90.0%和92.5%)。【结论】设计的方法可用于玉米叶部病害识别,并为其他农作物病害的智能识别提供借鉴。  相似文献   

19.
基于支持向量机的水稻稻瘟病图像分割研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
水稻稻瘟病图像的分割是水稻稻瘟病自动分析与识别的关键环节,其分割效果直接影响后续处理。提出一种基于支持向量机的水稻稻瘟病病害彩色图像分割方法。首先选取叶子正常部分的像素点以及颜色相对复杂的病斑像素点作为负训练样本和正训练样本,提取像素R、G、B彩色分量作为特征向量,对支持向量机进行训练,然后在RGB空间利用训练好的支持向量机对待分割图像的所有像素点进行分类,实现水稻稻瘟病彩色图像的分割。为了获得最佳的分割效果,采用网格搜索法对径向基核函数下的不同核参数分割效果和性能进行比较与分析,确定最佳模型参数。利用此模型进行水稻稻瘟病图像分割实验,获得较好的分割精度,结果优于最大类间方差分割算法。  相似文献   

20.
针对梅花数据的特点,提出一种基于自然背景下的梅花花朵分割算法TC(Texture Color)。该算法综合运用了分形纹理和颜色2种特征,有效分割背景图像中的干扰物,实现梅花图像分割。首先,采用双毯子方法计算图像的局部分形维数图,并对分形维数图采用大津阈值分割去除背景中大部分的干扰物;然后,利用颜色特征对剩余的干扰物进行有效分割。在采用颜色特征进行分割时,改进了色度直方图累加算法,并融合了饱和度特征,取得了很好的分割效果。在分割过程中,算法还采取了形态学操作、去噪和填充等处理技术,得到最终的分割结果。对9种梅花图像(每种20幅,共180幅)进行了分割实验,采用误分率对实验结果进行评价,并分别和2RGB模型分割方法、GrabCut算法进行了实验对比。实验结果表明:TC算法平均误分率控制在3%之内,比2RGB模型分割方法更加有效,并且该算法所耗费的时间比GrabCut算法要少很多而且无需人工交互。因此,本文提出的TC算法针对梅花图像的分割是非常有效的。   相似文献   

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