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。     

一种用于植物图像背景分割的最大熵改进算法的研究

以茉莉花植物为研究对象,提出了一种基于2G-R-B颜色特征的最大熵改进算法。该方法利用基于梯度的边缘强度算法和OTSU法求出初始分割区域,然后在该区域运用最大熵法求出最佳分割阈值,最后利用数学形态滤波对图像进行去噪处理。结果表明,该文的改进算法分割效果明显好于基于梯度的边缘强度算法和OTSU法分割效果。     

基于切比雪夫不等式的紫色土彩色图像分割

野外采集的机器视觉图像往往包含复杂背景,会对机器视觉识别紫色土产生影响,为了避免背景干扰,分割提取紫色土区域图像是首要的工作.本文应用3×3小子阵的标准差测度,建立模型优化紫色土区域的土壤与杂质类间和类内方差比,获得优化的置信概率P和H域分割阈值,提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应H阈值分割算法,实现基于图像自身紫色土特征的自适应分割,提升初分割出紫色土区域图像的精度.针对初分割结果中的孤立点、离散小土块和空洞,提出了从图像中心点出发的剔除背景区域孤立点和离散小土块的螺旋生长算法和基于4方向边界点确认的紫色土区域的空洞填充算法.仿真实验结果显示:自适应切比雪夫阈值分割算法与螺旋生长算法和空洞填充算法结合,分割提取出紫色土区域图像的误分率降低到3.24%,总时间花销更少,算法是有效的.     

基于可见光光谱的幼龄沉香图像分割与特征提取研究

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。     

基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别算法研究

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。     

一种结合形状特征的多光谱遥感图像分割方法

提出一种结合形状特征和光谱特征对多光谱遥感图像进行分割的方法。首先确定形状因子和光谱因子的表达式．然后应用区域生长算法在给定区域异质性阈值的约束条件下进行图像分割。实验结果表明此方法对中高分辨率多光谱遥感图像的分割效果较好，有一定的推广价值。     

水稻表层根系图像分割算法研究

水稻根系形态特征的定量研究对于改进农田管理方式、水稻品种选育和遗传改良等具有重要意义。近年来,随着表型组技术迅速发展,利用图像处理技术对水稻根系生长情况进行测量和分析,同时配合施肥、灌溉、光照、温控等环境监控技术已成为水稻育种和功能基因组研究新型技术手段,而根系图像分割技术是进行后续表型组学分析的重要基础之一。由于生长在土壤中的水稻根系图像具有对比度低、信噪比低、纹理复杂的特点,分割十分困难。针对此问题,研究了主干-分支连接算法、基于形态特征的局部阈值分割算法和基于形态特征的自适应阈值分割算法,对生长在土壤中水稻根系图像进行分割处理和比较。实验结果表明,主干-分支连接算法虽然保留了大量细节,但是受噪声影响严重,其结构略显杂乱,毛刺现象严重;基于形态特征的局部阈值分割算法能保留更多根部的细节,但轮廓断裂的现象比较严重;自适应阈值分割算法分割的图像根系连续性较好,毛刺现象也得到了抑制,但是细小的须根无法保留。最终将两种算法结合起来,提出一种适用于水稻表层根系图像分割的综合算法,则可以获得较为理想的分割结果,为后续水稻根系性状提取奠定了重要基础。     

基于G-MRF模型的玉米叶斑病害图像的分割

【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型的分割,目标区域的一致性和边缘的清晰方面明显好于基于阈值和Gauss模型的分割算法,其平均正确分类率达96.35%,分别较基于阈值和基于Gauss模型的分割算法高出3.75%和4.03%,差异达到显著水平。【结论】基于G-MRF模型的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病斑区域从叶片部分离,分割正确分类率达96.35%,可用于玉米叶斑类病害图像的分割。     

快速边界行进算法：一种CT图像肺实质自动分割策

提出了快速边界行进算法用来分割与胸膜和纵膈相连的肺结节。快速边界行进算法首先通过高斯平滑、阈值分割等方法预处理CT图片,获取肺实质区域；然后采用Douglas-Peucker算法提取边缘的关键点以压缩肺实质边缘；最后,采用自适应边界行进算法修补肺实质边缘。实验结果证明了快速边界行进算法能有效地分割出与胸膜和纵膈相连的肺结节,并减小了时间开销。     

基于改进遗传脉冲耦合神经网络的玉米病害图像分割方法

作物病害图像分割是利用数字图像处理技术进行病害识别的关键性技术环节之一,现有病害分割方法存在病害区域外部形态特征细节保留程度差和颜色纹理信息丢失等问题.针对上述问题,提出一种基于改进遗传算法的脉冲耦合神经网络分割方法.首先改进遗传算法,以信息熵的加权线性组合作为优化适应度函数用以在每次迭代过程中评价脉冲耦合神经网络对于病害区域的分割效果,通过计算种群适应度方差和适应度均值自适应调整遗传算法的交叉概率和变异概率;然后将改进遗传算法与脉冲耦合神经网络相结合,实现网络连接系数、衰减系数和幅值系数的自动优化调节;最后利用改进遗传脉冲耦合神经网络分割算法,在RGB子空间分别对病害图像进行病害区域分割,将分割结果利用RGB颜色空间子图合并策略实施合并,从而得到最终的图像分割结果.将此算法、最小交叉熵阈值化算法和GA-PCNN算法用于玉米黑瘤粉病彩色图像病害区域分割.结果表明:从主观视觉评测角度,此算法分割效果较好,能够较为细致的呈现病害区域的外部形态特征和较为完好的保留病害区域的颜色纹理特征;从客观量化评测角度,此分割算法在目标区域分割匹配率、错分率和正确率上明显优于最小交叉熵阈值化算法和GA-PCNN算法.     

An adaptive image segmentation algorithm for X-ray quarantine inspection of selected fruits

Although X-ray scanners are commonly used in airports or customs for security inspection, practical application of X-ray imaging in quarantine inspection to prevent propagation of alien insect pests in imported fruits is still unavailable. The first step to identify insect infestation in fruit by X-ray imaging technique is image acquisition. This is followed by the image segmentation procedure, which can locate sites of infestation. Since the grey level of X-ray images depends on the density and thickness of the test samples, the relative contrast of infestation site to the intact region inside a typical fruit varies with its position. To accurately determine whether a fruit has signs of insect infestation, we have developed an adaptive image segmentation algorithm based on the local pixels intensities and unsupervised thresholding algorithm. This paper presents the detailed image processing procedure including the grid formation, local thresholding, threshold value interpolation, background removal, and morphological filtering for the determination of infestation sites of a fruit in X-ray image. The real-time image processing procedure was tested with X-ray images of several types of fruit such as citrus, peach, guava, etc. Additional tests and analyses were also performed using the developed algorithm on the X-ray images obtained with different image acquisition parameters.     

檀香咖啡豹蠹蛾虫害的树干区域分类研究

目的檀香是一种典型的珍贵树种,但不易成活且常遭受病虫害的干扰。本研究针对受咖啡豹蠹蛾危害的檀香,为提高受害檀香树干区域的分类效果,根据不同区域在颜色和纹理方面的特点,提出了一种复杂背景下受咖啡豹蠹蛾危害的檀香树干区域分类方法。方法(1) 本文首先结合高斯高通滤波、Otsu法、2G-R-B因子以及形态学运算,将树干从复杂背景中提取出来,再通过L*a*b*系统中的L*通道和a*通道将树干分割为健康区域、虫害区域和排泄物区域。(2)提出“多纹理”并使用“相对颜色”特征变换方法以提取图像特征。(3)提出BP神经网络和RBF-SVM相结合的方法对区域进行识别。结果(1) 本文提出的图像分割算法有效地将受虫害危害的檀香从背景中提取出来,并成功分割为健康区域、虫害区域和排泄物区域。(2)与传统PCA处理相比,使用“多纹理”和“相对颜色特征”得到的分类精度有所提高。其中,“多纹理”特征通过差异扩大的方法构建出的图像特征,明显增加了类间方差;“相对颜色特征”则减小了光照对样本的影响,从而减小了类内方差。(3)通过将RBF-SVM与BP神经网络方法相结合,对比发现,使用一种方法进行三分类的精度较低,分别为74.44%和81.11%;两次二分类后提高了精度,分别为87.77%和85.56%;而两种方法相结合的方式所得到的分类精度最高,总体可达91.11%。结论本文通过数字图像对受咖啡豹蠹蛾危害的檀香树干区域进行分类,为该虫害的早期识别以及受损率计算提供了方法,可以有效地减小檀香生长所受危害,提高心材质量,也为数字图像技术在林业中的应用提供了参考。      

一种基于Matlab的棉铃虫飞行视频的处理方法研究

为了给昆虫行为学的研究者提供可靠的统计资料,提出了一种从视频流中提取运动目标物的坐标值的方法,并设计实现了该算法。视频文件经过预处理后,提取静止背景,再确定每张图像中试验昆虫的区域,随后选取恰当的阈值,经过维纳滤波和中值滤波,从中提取运动目标物的特征。最后算出运动目标物在图像中的坐标值。通过对提取效果和统计结果进行分析,证明该方法有较高的提取率和可靠性,是实现视频资料数据化的有效手段。     

基于颜色指数与阈值法的稻田图像分割

为系统、全面地分析不同颜色指数对南方稻田图像分割的适应性,以分蘖期、拔节期稻田图像为研究对象,选择36种常用的颜色指数,采用Otsu阈值法开展基于颜色指数和阈值的图像分割研究,通过比较各颜色指数的分割结果,明确分蘖期和拔节期图像分割的主要干扰因素,筛选最适宜稻田图像分割的颜色指数。结果表明:水稻倒影、浮萍是分蘖期稻田图像分割的主要干扰因素,叶片镜面反射、浮萍和土壤阴影是拔节期稻田图像分割的主要干扰因素;组合指数COM2、MxEG、CIVE和GMR在分蘖期图像和拔节期图像均具有较好的分割精度。因此,基于颜色指数COM2、MxEG、CIVE、GMR和Otsu阈值的稻田图像分割方法对稻田图像分割的干扰要素具有较强的区分能力,分割精度较高,更适宜于南方稻田图像处理研究。     

木材表面缺陷特征轮廓提取算法研究

虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线性噪声,使用中值滤波方法平滑图像。然后分别应用OTSU算法与全局阈值分割算法分离图像背景与目标,对结果二值图像使用数学形态学方法进行滤除和填充,最终用sobel算子提取缺陷边缘。结果表明,采用OTSU算法分割和数学形态学相结合的方法可以很好地提取木材表面缺陷特征,用sobel算子能够提取到比较完整、准确、连续的木材表面缺陷边缘轮廓,提高了目标图像的可视性和精准性。     

黄顶菊种子的图像分割及特征提取

针对黄顶菊种子人工识别时存在的主观性强、效率低、可重复性差等缺点,提出利用计算机视觉和图像处理技术提取黄顶菊种子特征参数的方法,研究了黄顶菊种子图像的分割方法、目标提取及种子图像中形态和颜色特征的提取方法,分析了各形态特征参数的相关性,筛选出了能精确反映黄顶菊种子几何特征的参数,验证了各特征参数提取方法的有效性,为后期的种子自动识别提供了依据。     

基于多特征融合的花卉种类识别研究

花卉种类识别作为植物自动分类识别的重要分支,有着很高的研究和应用价值。针对当前花卉特征描述存在的局限和花卉识别准确率较低的实际情况,以花卉图像为研究对象,首先对复杂背景图像采用基于显著性检测的Grab Cut分割算法进行预处理,得到单一背景图像;然后在提取花卉图像花冠(所有花瓣)颜色和形状特征的基础上,创新性地提取花蕊区域的颜色和形状所包含的特征信息,并将提取到的18个特征融合成单一特征向量。以支持向量机(SVM)算法为基础构建分类器,通过实验确定核函数与最佳参数;对360幅自建花卉样本库(24个种类,每个种类15幅)进行训练和测试,其中240幅作为训练样本,120幅作为测试样本,并与基于不同特征组合的识别方法进行比较。结果表明:本文提出的基于多特征融合的识别方法具有较高的识别准确率,识别率可以达到92.50%。对通用花卉样本库Oxford 17 flower进行训练与测试,选取其中340幅作为训练样本,170幅作为测试样本,取得了较好的识别效果,验证了本文方法的有效性。      

基于图像分析的梅花品种识别研究

针对梅花图像,提出了适合其颜色、形状、纹理3方面特征的描述方法。在颜色特征提取方面,通过直方图归类的结果,提出了适合描述梅花图像色彩特征的方法。改进了对形状特征进行描述的平坦度算法,在计算平坦度时只计算花朵区域,没有统计背景区域,使算法得到简化,并且不影响最终的效果。改进了灰度共生矩阵的计算方法,首先提取出花朵区域的最小外接长方形,以此作为新的图像的长和宽,降低灰度共生矩阵的计算量;然后再计算4个角度的灰度共生矩阵,累加相应的矩阵元素除以4求出4个矩阵的平均矩阵,作为参与运算的灰度共生矩阵;计算该矩阵的相关参数作为纹理特征的描述。最后对提取到的19个特征采用SVM分类器进行分类和识别。对 660幅梅花图像（每个品种60幅,11个品种）进行测试,330幅作为训练样本,另外330幅作为测试样本。实验结果表明,在对SVM分类器做交叉验证后,识别率可达到93.94%。该识别系统具有较高的识别准确率和稳定性,能够起到知识普及的作用,减轻专业人员的负担,增加梅花的鉴赏性。      

基于改进颜色特征的小麦病害图像识别技术研究

[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。