基于改进分水岭算法的作物病害叶片分割方法

传统的标记分水岭算法在作物病斑分割过程中存在伪标记,会造成过分割,本研究在传统的标记分水岭算法基础上提出了一种改进的标记分水岭分割算法。该算法首先采用形态学进行预处理,建立形态学梯度,并对梯度图像进行开闭重建。然后对重建的梯度图像进行前景标记,并利用病斑和正常叶片的颜色差异对前景标记中的伪标记进行滤除,对修改后的前景二值化图像进行距离变换和分水岭完成背景标记。最后用强制极小值技术进行梯度修正,并用分水岭算法对其进行分割。对多幅作物叶片进行分割试验,并对比不同分水岭的分割效果,结果表明该方法得到的区域数最少,能有效提取黄瓜叶片病斑,并且抑制过分割。     

基于控制标记符分水岭的医学图像分割

提出了一种适合医学图像分割的改进分水岭算法,针对分水岭算法存在的过分割问题,采用数学形态学重构滤波器和Ostu阈值分割方法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记。根据标记的二值图像,运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正。最后,使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。该方法能有效抑制过分割现象,而且计算复杂程度较低、分割效果较好。     

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。     

基于改进分水岭的图像分割算法研究

针对传统的分水岭算法由于受到图像细节和噪声的干扰而存在着过分割现象,提出了一种改进的分水岭算法,并应用于图像分割。该算法首先采用双边滤波进行预处理,然后建立形态学梯度并对梯度图像进行开闭重建,在保留了轮廓极值信息的同时去除了噪声,最后对重建的梯度图像进行前景和背景的标记,依据标记对梯度图像进行修正并用分水岭算法对其进行分割。结果表明,该方法能有效抑制传统分水岭的过分割现象。     

基于凹点寻找标记的分水岭算法分割粘连谷粒

针对标记分水岭算法分割粘连谷粒出现欠分割现象,提出一种基于凹点寻找前景标记的分水岭算法对谷粒进行粘连分割。首先,对谷粒图像进行canny边缘检测,获得谷粒的轮廓,并在低尺度下计算轮廓线的曲率来获取候选凹点,通过自适应阈值和角度去除伪凹点;然后,对经过预处理的图像进行欧式距离变换,按照距离梯度的方向对轮廓曲线进行像素扩充,在凹点处加快速度,再对减去轮廓的二值图进行前景标记;最后,对原二值图应用基于标记的分水岭算法进行分割。利用手机采集5种谷物的图像进行粘连谷粒分割,结果表明,可获得96.4%的谷粒计数准确率。该方法可满足于日常利用手机拍摄的谷粒图像计数的需求。     

基于Split Bregman算法的遥感图像分割分水岭技术

针对遥感图像中的道路、村落、农田、山脉等目标物分割时存在过分割和欠分割问题,采用分裂Bregman算法和分水岭方法相结合的方法,给出了适合近地遥感图像的一种新的标记分水岭方法。该方法利用多尺度插值小波算子逼近图像分割变分模型中的图像表示函数;采用Split Bregman迭代算法对变分模型进行快速求解;将Split Bregman分割结果作为标记,采用分水岭方法对遥感图像进行精确分割,保证了标记总数无冗余。试验结果表明,采用较小的尺度尺寸参数(J=3)时,可准确分割出来具有开环特性的村落图像区域,而采用较大的尺度尺寸参数(J=7)时,可精确分割农田中的纹理,但对村落区域则有一定的过分割现象出现。采用自适应多尺度参数时,可有效消除过分割和欠分割现象。     

基于极限腐蚀的重叠苹果果实分割方法

针对采摘机器人无法对重叠苹果准确分割的问题,提出了一种基于改进极限腐蚀和控制标记符分水岭分割苹果图像的方法。首先,利用果实色差分量的关系,采取R-G颜色分量作为颜色特征向量对图像进行初分割,然后采用OTSU方法分割、孔洞填充、去除小面积等方法获得完整果实二值图像,对二值图像通过改进极限腐蚀的方法来获取种子点,即局部最小区域,通过获得图像的内外标记符使用控制标记符分水岭算法,形成最终的分割图像并标记出分割线。结果表明:这种方法能够很好地改善传统方法出现错误分割的问题,找出清晰的分割线,正确分割率能够达到96.5%,较传统分水岭法和快速聚类分割算法分别提高了7.8个百分点和4.9个百分点,能够满足采摘机器人对重叠苹果图像的分割要求。     

基于图像分割的葵花籽脱壳率在线估计技术

为使脱壳机能够通过自动调整参数提高脱壳率,基于分水岭分割算法提出一种基于图像分割的葵花籽脱壳率在线估计技术。脱壳机工作时,葵花籽与葵花仁的比例呈现动态变化且存在相互堆叠、边缘不清晰及葵花籽在光照下反光等现象,使得实时准确地估计葵花籽脱壳率成为一项具有挑战性的任务。基于此,在色调、饱和度、明度(hue,saturation,value,简称HSV)彩色空间上,首先利用葵花籽标记图、葵花仁标记图构成目标总标记图,并利用总标记图对形态学梯度图像进行修正,以避免过分割现象的出现;然后引导分水岭算法进行分割;最后,统计葵花籽、葵花仁各自所占面积,输出葵花籽的脱壳率。结果表明,与二维最大类间方差(Otsu)算法相比,本算法具有更高的准确度。     

基于数学形态学的树木图像分割方法

该文针对智能整枝机视觉系统的需要提出一种以数学形态学为主的图像分割方法,解决了智能整枝机视觉系统中背景复杂下树木图像分割困难的问题.该方法分成5个步骤:①利用小波变换将图像进行压缩;②亮度矫正;③用分水岭算法对图像进行分割;④用区域合并法解决分水岭算法中的过度分割问题;⑤用中值滤波器滤除分割过程产生的孤立点.结果表明:该方法比Roberts算子、Sobel算子及Prewitt算子对树木图像的分割效果好,为立木整枝机视觉系统的深入研究打下了基础.     

基于U-Net和分水岭算法的无人机单木树冠提取方法

高分辨率无人机遥感影像单木树冠参数信息提取方法是森林资源精准监测和生态功能评估的重要基础，而自然光照条件下粘连和遮挡单木树冠的准确分割是直接决定单木树冠信息提取精度的关键。针对自然光照条件下山地森林无人机遥感影像中单木树冠相互粘连、遮挡难以分割，以及传统算法泛化能力弱等问题。本研究结合深度学习和标记控制分水岭算法的优点，提出了一种基于U-Net和标记控制分水岭（marker-controlled watershed,MCW）算法（简称U-Net+MCW算法）的山地森林单木树冠提取方法。以新疆山地森林优势树种天山云杉(Picea schrenkiana var.tianschanica)为研究对象，在南山实习林场采集积雪背景下无人机遥感影像作为试验数据，构建了基于深度神经网络U-Net和标记控制分水岭算法的单木树冠提取模型。首先，从无人机遥感影像中选取1 000张训练样本，128张测试样本，并对样本进行标注，通过数据增强将1 000张训练样本扩增为16 000张，按照4∶1分为训练集和验证集，对U-Net模型进行训练，在训练过程中赋予2个或多个树冠间的相邻边界像素较大权重。然后，利用训练好的U-Net模型对测试集样本进行单木树冠提取。最后，在深度神经网络U-Net单木树冠提取的基础上，采用MCW算法对提取结果进行优化，并对单木树冠提取效果进行精度评估。结果表明，U-Net+MCW算法对于单木尺度的F测度为74.04%，比单一使用U-Net模型提高了28.52%，以该方法提取遥感影像中的天山云杉树冠信息为基础，计算其单木树冠面积和冠幅的精度分别为81.05%和89.94%。因此，U-Net+MCW算法能够有效解决自然光照条件下，由于原始图像背景复杂且树冠内部亮度变化不均匀和树冠间粘连、遮挡等因素，导致的单个树冠内、树冠聚集处或连接重叠区域出现的树冠错分割、过分割、合并等问题，是一种低成本、高效率的单木树冠提取方法，能够满足中小尺度山地森林资源调查和监测要求。     

基于显著性检测的蔬菜鳞翅目害虫图像自动分割算法

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%.     

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。     

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。     

基于二维阈值向量的木材表面缺陷分割方法

根据木材表面缺陷图像的自身特点,提出了基于灰度—梯度二维阈值向量的缺陷区域分割方法。该方法以灰度—梯度共生矩阵为模型,通过计算基于灰度—梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大化来选择二维阈值向量。该方法不仅利用了图像的灰度信息,也利用了图像的梯度信息。采用形态学运算对分割后的二值图像进行分割后处理,试验表明,分割效果良好。     

基于超像素特征向量的果树冠层分割方法

针对无人机精确植保过程中,果树冠层区域颜色特征和杂草相似度较高、难以分割等问题,采用基于超像素特征向量的果树冠层分割方法,以消除不同杂草特征对树冠分离的干扰,减小农药喷雾区域,节省农药使用量.通过分析无人机采集合成的样本图像在HSV彩色空间上色调与饱和度的分布情况,选取合适的阈值范围,提取样本图像中包含果树冠层与杂草的绿色区域,将提取的绿色区域RGB图像转换生成Lab和HSV彩色空间模型下的图像,然后运用简单的线性迭代聚类(Simple linear iterative clustering,SLIC)超像素分割算法将RGB图像预设分割成250个超像素单元,结合超像素的分割信息与RGB图像、Lab图像、HSV图像以及灰度图,提取超像素单元的特征向量,随机选取25％的超像素样本的特征向量作为SVM分类器的训练集,利用SVM分类器对所有样本进行预测分类,实现果树冠层与杂草分割.将基于超像素特征向量的方法和基于光谱阈值、K-means聚类的2种方法进行对比分析,结果显示,基于超像素特征向量的方法在识别果树冠层位置方面生产者精度为90.83％,在提取果树冠层轮廓上F测度值为87.62％,总体分割性能优于后两种方法.说明,基于超像素特征向量的方法能够较为准确地分割果树冠层与杂草,为实现无人机在果园中精确植保提供重要支撑.     

采用模糊形态学和形态学分水岭算法的图像分割

提出了一种基于模糊形态学和形态分水岭算法的图像分割方法, 先利用模糊形态学闭开运算平滑原始图像, 再通过形态分水岭变换实现图像分割. 实验结果表明这种方法具有较好的分割效果.     

基于视觉注意机制的黄绿色苹果图像分割

针对近色背景黄、绿色苹果图像难以分割的问题,设计了一种基于视觉注意机制的分割方法。首先基于RGB(Red,Green,Blue)采集图像将R-B、2R-G-B色差分量分别作为黄、绿色苹果图像的颜色特征分量,采用基于频率调谐的显著检测模型(Frequency-tuned salient region detection,FT)算法提取以光线正常区域为主的显著图,然后通过基于标记的分水岭算法处理原图像,再用FT算法提取以高亮区域为主的显著图,将2部分显著图分别进行自适应阈值分割,去除小面积等操作获取其二值图像,最后将2个二值图像合并,由此获得黄色和绿色苹果的果实区域。最后进行本研究方法效果图的主观判断和基于分割误差(Af)、假阳性率(FPR)、假阴性率(FNR) 3个评价指标的定量分析。结果表明该方法能更有效地分割出黄、绿色苹果果实,Af、FPR、FNR分别为8. 1%、10. 56%和10. 18%。     

基于改进分水岭算法的茶叶嫩叶图像识别

为茶叶的智能识别采摘提供技术支持,针对传统的分水岭图像分割算法对噪声敏感、易产生"过分割"现象,提出改进分水岭算法的图像分割方法,利用微分方程去噪模型对图像进行去噪处理,然后通过大津算法和分水岭算法对去噪后的图像进行2次分割,最后得到茶叶嫩叶的分割图。结果表明:偏微分方程去噪模型对图像进行去噪的效果较好,消除噪声,且无模糊茶叶的边界,有效提高了图片的质量,便于图像后续的分割;图像第1次用大津算法进行嫩叶分割,叶片分割的完整度较高;图像第2次用分水岭算法进行嫩叶分割,茶叶图像中嫩叶被很好地分割出来。改进后的分水岭算法对茶叶图像中嫩叶的分割具较好的效果。     

基于MATLAB的玉米果穗颗粒统计方法

颗粒统计与自动识别检测在现代农业中发挥关键作用,玉米果穗品质好坏与颗粒多少呈正相关。计算机技术特别是图像技术在玉米果穗中的应用多样化趋势明显,采用图像分割技术对玉米果穗进行颗粒统计能实现快速对玉米特征进行识别。由于玉米果穗颗粒之间往往存在粘连现象,采用传统分水岭分割方法对玉米果穗进行分割就会导致不能对粘连区域实现良好分割。而改进的分水岭分割算法,引入扩展极大值变换,既能避免过分割现象,又能实现对粘连区域的正确分割,本研究利用MATLAB对玉米果穗图像进行转换、灰度化、滤波降噪、区域增强等一系列处理后,采用改进的分水岭分割算法,准确实现玉米果穗颗粒统计。     

基于分水岭算法的绿色作物与背景分割研究

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。