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。     

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。     

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。     

基于距离变换的改进分水岭算法在白细胞图像分割中的应用

在白细胞图像中，由于白细胞细胞核的存在，直接应用分水岭算法时，往往达不到较好的效果。本文提出一种结合EM聚类的改进分水岭算法。通过将EM聚类获得的图像中细胞核区域替换，然后使用基于距离变换的分水岭分割，确定白细胞区域。对距离变换后的图像采用形态学处理减少了细胞分割中的过分割现象。同时使用细胞核位置的先验条件，合并分水岭分割区域，进一步减小过分割的影响。本文方法提供一种新的将分水岭算法应用于白细胞分割的思路。同时实验证明，方法在分割精度上有着良好的表现。     

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%.     

面向LED植物生长柜的叶脉特征提取

叶菜叶脉突出的形态特征能够较真实地体现出作物生长的状态。利用计算机图像处理技术提取叶脉形态特征,对于及时掌握蔬菜长势,实现植物生长柜环境智能控制等都具有重要的意义。对比了各通道的直方图分布后,选择利用颜色通道组合运算的方法对图像进行阈值分割,从而得到叶脉和叶片轮廓图像;然后采用数学形态学处理方法提取叶片整体边缘,再将二者相减实现叶脉的准确分割和提取。试验结果表明,利用叶肉与叶脉的颜色差异可以较好地实现叶脉提取。该方法能够为管理者衡量作物生长及后续决策处理创造条件,适合用于植物生长柜的智能监控。     

序列图像运动目标的检测与提取

本文对视频图像中运动目标的检测与提取的算法进行了研究,并在计算机上做了仿真.本文采用背景差分法,针对序列图像首先建立了基于高斯统计模型的背景模型,然后用差分法提取运动目标,用形态学滤波去除噪声.仿真结果表明,算法是有效的,能够得到较好的结果.     

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FPGA和分水岭算法的甜瓜图像分割

准确从背景中分割出瓜体以及从瓜体表面分割出缺陷是甜瓜外观品质分级计算机视觉系统的重要任务。采用分水岭算法可以一次完成这2项工作。针对软件实现的分水岭算法在图像分割过程中实时性较差的缺点,采用了并行分水岭算法,并在FPGA平台实现该算法。试验表明,基于硬件的算法实现具有较好的实时性,提高了甜瓜图像的分割速度。     

基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割

为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。     

基于模糊数学的公路路面裂痕检测技术

根据公路路面实际裂痕灰度值比背景灰度值低,而路面非背景和非裂痕像素灰度值比背景灰度值高或低很多,设计了一种基于模糊数学的公路路面裂痕检测的新技术.首先使用改进的基于乘性模型的灰度校正算法对原始图像进行预处理,接着根据OTSU最大类间方差法计算得到原图像前景与背景的最佳阈值作为渡越点,构造一个新的模糊隶属度函数对预处理后的图像进行模糊处理,然后用Sobel算子对模糊后的图像边缘检测判断得到含有裂痕信息的区域,最后用图像分割算法区域分割出含有裂痕信息的图像子块.实验证明,新提出的方法在处理速度和检测准确性方面基本能够满足实际需要,能实时、自动检测出模糊图像的裂痕.     

基于K 均值聚类的小麦腥黑穗病菌冬孢子图像分割

图像分析技术能够实现对小麦腥黑穗病菌冬孢子特征的定量分析,冬孢子区域的分割则是分析的前提.针对小麦腥黑穗病菌图像的特点,考虑到传统分割方法的局限性,提出了一种基于彩色图像的分割算法.研究以病菌彩色图像B分量为聚类对象,以R、G、B分量值之和不变为迭代终止条件,利用K均值聚类的方法分割病菌图像,使类内像素均值的距离和取得局部极小值.与其他分割方法进行比较的结果表明,该分割算法既分割出亮度不均匀的背景,对噪声的敏感度较小,又减少了分割后的冬孢子粘连,分割出的冬孢子数目增加.     

基于EXG因子的水稻秧苗图像分割

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.     

基于形态学重建和极大值标记的分水岭分割算法

针对传统分水岭算法的过分割问题,结合形态学重建和极大值标记技术研究并实现一种新算法。该算法首先进行开闭重建预处理,较好地去除了各类噪声并保留目标原有的结构;然后进行局部极大值调整及标记,有效地避免了过分割;最后对局部极大值图像进行分水岭分割,取得了较好的实验效果。论文还探讨该算法的关键因素即结构元素的选择问题,经大量实验得出结论——选择与目标图像形状相似、大小相宜的结构元素可获得较好的分割效果。     

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.     

基于支持向量机的水稻稻瘟病图像分割研究

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。     

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。