基于颜色与形状特征的甘蔗病害图像分割方法

根据甘蔗苗期赤腐病和环斑病图像的特点,提出了一种甘蔗病害图像分割方法.首先利用颜色特征2G-R-B和2R-G-B提取出病斑和土壤等非绿色植物类.然后采用面积阈值分割法排除部分土壤等非绿色植物类连通区域.最后利用链码计算剩下的病斑和土壤等非绿色植物类连通区域的形状特征,根据区域的宽度、矩形度和圆度分离出病害病斑.实验结果表明,该算法能有效提取出赤腐病和环斑病病斑,对环斑病图像分割正确率达93%,对赤腐病图像分割正确率达95%.     

基于高光谱成像技术的小麦条锈病病害程度分级方法

为了快速、准确地对小麦条锈病病害程度进行分级评估,提出了一种基于高光谱成像技术的小麦条锈病病害程度分级方法。首先利用Hyper SIS高光谱成像系统采集受条锈菌侵染后不同发病程度的小麦叶片高光谱图像,通过分析叶片区域与背景的光谱特征,对555 nm波长的特征图像进行阈值分割获得掩膜图像,并用掩膜图像对高光谱图像进行掩膜处理,提取仅含叶片的高光谱图像;然后用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)得到利于条锈病病斑和健康区域分割的第2主成分(The second principal component,PC2)图像,采用最大类间方差法(Otsu)分割出条锈病病斑区域;最后根据条锈病病斑区域面积占叶片面积的比例对小麦条锈病病害程度进行分级。试验结果表明:测试的270个不同小麦条锈病病害等级的叶片样本中,265个样本可被正确分级,分级正确率为98.15%。该研究为田间小麦条锈病害程度评估提供了基础,也为小麦条锈病抗性鉴定方法提供了新思路。     

玉米小斑病病害程度图像检测

为了实时获取作物病害程度信息,研究了一种基于RGB彩色模型的玉米小斑病图像的分割方法,并利用分割结果求得的玉米冠层危害程度来计算整株玉米的发病程度.由于图像中背景复杂,将叶片与病斑同时分离出来的可能性小,故该方法分为两步:首先从获取的RGB图像中提取R、G、B分量,利用2G-R-B图像采用迭代法自动选取阈值将玉米叶片从背景中分割出来;然后根据R-G图像将病斑从叶片上分离出来.30幅图像中玉米叶片、病斑基本上能提取出来,但没有黄化的少量侵染点无法有效分割.     

复杂背景黄瓜叶部病害图像分割方法

针对具有复杂背景的黄瓜病害图像,设计了一种图像分割方法。该方法首先结合超G和OTSU方法去除彩色图像中的大部分背景,尽可能保留图像中的绿色部分信息;然后根据病害图像RGB模型中红色分量自动建立数据项,并且设定相邻像素间红色分量差值的函数作为平滑项,以上述数据项和平滑项构建基于阈值预处理的图切割算法。利用该方法对4种黄瓜病害（霜霉病、白粉病、靶斑病和炭疽病）彩色图像进行分割。结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中提取出来,算法的平均正确识别率达到90%以上;平均运行速度为2.12 s,能够满足实时图像分割的要求。     

基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统

为进一步提高温室黄瓜霜霉病诊断的准确率,构建了一个基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统。针对温室黄瓜栽培现场采集的病害图像,采用基于条件随机场(Conditional random fields,CRF)的图像分割方法进行病斑图像分割,并采用决策树模型扩展一元势函数,提高病斑图像分割的准确性;将分割后的病斑图像转换到HSV颜色空间并提取其颜色、纹理和形状等25个特征,利用粗糙集方法进行特征选择与优化;构建了基于径向基核函数的SVM分类器,准确地识别与诊断温室黄瓜霜霉病。系统试验验证结果表明,该系统采用的病斑分割方法,能够克服复杂背景和光照条件的影响,准确地提取病斑图像;采用粗糙集方法能够有效地选择分类特征,将25个初始特征减少到12个,提高了运行效率;黄瓜霜霉病识别准确率达到90%,能够满足设施蔬菜叶部病害诊断的需求。     

基于KFCM和改进分水岭算法的猪肉背最长肌分割技术

提出一种利用核模糊C均值聚类(KFCM)和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域的方法.该算法对经中值滤波去噪后图像的R分量利用最大方差自适应阈值(OTSU)去除背景,再采用KFCM提取出肌肉组织,然后进行空洞填充,最后由改进的分水岭算法分割出背最长肌区域.利用该算法对采集的60幅猪肉眼肌图像进行处理,分割正确率为86.67%;与传统的形态学算法相比,该算法能真实、完整地恢复出背最长肌区域.结果表明:该算法能有效地分割出猪肉眼肌图像中的背最长肌区域,与改进前分水岭算法相比,能避免背最长肌区域出现欠分割.     

基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法

利用近红外光谱技术进行苹果霉心病的无损检测是目前的主流方法,其光谱与霉心病的病变程度密切相关。为了实现苹果霉心病病变程度的精确测量,设计并实现了一种基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法。首先,基于Otsu算法,利用果实区域与背景反差较大的特点,实现果实、病变与背景区域的分割,并对分割图像进行区域填充等预处理操作;然后,针对分割后包含病变的苹果图像,运用Otsu算法进行二次分割,分别提取腐烂病斑区域与整个苹果区域的面积;最后,计算出病变区域的比例,得到其病变程度。为了验证算法的有效性,利用多幅图像进行了测试,并与利用Photoshop手工选取的实际病斑面积进行了对比。试验结果表明,利用该方法得到的腐烂程度误检率为8.87%,可以有效地实现苹果霉心病病变程度的测量。     

作物病害图像中重叠病斑分离算法

针对传统的分水岭分割算法的不足,应用了一种基于标记测地重建的分水岭算法对棉花重叠病斑图像进行分离.首先对病斑二值图像利用多尺度距离变换获得病斑的距离图像,通过极限腐蚀操作检测出标记种子;然后以种子标记为基础.运用形态学测地重建运算获取测地影响区骨架SKIZ--分水岭线;最后利用分水岭线与原病斑图像进行交集运算.从而得到分离的图像.运用该算法对棉花重叠病斑图像进行分离,试验结果表明:该方法能较好地将图像中的重叠病斑分离,并较好地保存病斑边缘信息,对图像中的微小结构和噪声不敏感,具有良好的鲁棒性.     

基于图像处理的叶斑病分级方法的研究

针对目前植物病害染病程度判别中以目测为主,存在着主观随意的缺陷,开发出一种基于计算机图像处理技术的病害分级新方法.同时,分析了图像分割中存在的各影响因素,运用Otsu法提取出叶片区域;提出在HSI颜色空间下选择H分量分割病斑以减少光照变化和叶脉的干扰,使用Sobel算子检测病斑边缘,分割出病斑区域,并通过计算病斑面积占叶片面积的百分比给出病害的染病级别.研究表明,使用该方法对植物叶部病害严重度进行分级具有快速精确的特点.     

基于图像处理的玉米叶部染病程度的研究

以玉米小斑病为例,探讨利用图像技术实现玉米叶部染病程度的计算方法.根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征.研究结果表明,利用图像技术进行玉米叶部染病程度的计算是可行的,为有的放矢地进行农药喷洒提供了理论依据.     

小麦叶部病害彩色图像特征提取研究

针对小麦叶部病害智能识别系统,提出了基于颜色、纹理和形状特征的特征提取方法。首先,针对RGB和HIS颜色空间,定义这两种颜色空间的转换公式,并提取14个颜色特征;其次,利用灰度共生矩阵方法得到16个纹理特征;再次,借助于不变距理论获取13个形状特征;最后,以4种小麦叶部病害为研究对象进行试验。结果表明:本文提出的特征提取方法,系统识别率较高,符合实际应用的要求。     

基于数字图像处理的孢子特征提取

为了监测孢子引起的病害,需要获得孢子图像的外部轮廓特征,为孢子的类型分析或自动计数做准备。为此,采用MATLAB对从显微镜采集的孢子图像进行数字图像预处理,合理确定阈值,将灰度图像转换成黑白二值图像。在此基础上进行特征提取与跟踪等形态学分析。该系统经实际验证达到了预期效果。     

基于视觉感知特性的多聚焦图像融合技

针对多聚焦图像融合问题,借鉴生物视觉特性和相关图像处理理论,提出了一种基于视觉感知特性的多聚焦图像融合算法.该算法在对待融合的多聚焦图像进行RGB分块分解的基础上,采用视觉对比度模型以确定融合后图像的选取准则.为了获得最佳图像融合效果,采用免疫遗传算法以指导图像分块,标准熵和标准偏差作为评价图像融合质量的的标准.实验表明,该算法具有较好的效果,能够解决多聚焦图像融合问题.     

基于残差网络和特征融合的小麦图像修复模型

针对基于生成对抗网络的多数图像修复算法所修复的图像纹理细节不清晰,不能充分融合神经网络提取的纹理细节信息和语义信息的问题,本文提出一种基于残差网络和特征融合的双阶段生成网络图像修复模型,通过修复训练集中被遮挡的图像,获取符合训练集整体分布的修复图像。首先,设计一种轻量型多尺度感受野残差模块,通过多个感受野不同的卷积核提取特征信息,提升粗化生成网络保留纹理信息的能力。其次构建一种双边精细修复网络结构,分别处理纹理细节信息和语义信息并进行聚合,实现图像的精细修复。最后基于GWHD数据集进行实验,验证本文算法的有效性。实验结果表明,本文模型较CE、GL、PEN-Net、CA算法,客观评价指标L1-loss降低0.56～3.79个百分点,PSNR和SSIM提升0.2～1.8 dB和0.02～0.08,并在人眼直观感受中实现了纹理结构清晰、语义特征合理的修复效果。相较于原GWHD数据集,在基于本文模型所扩充的小麦数据集中,运用YOLO v5s预测小麦麦穗的mAP提升1.41个百分点,准确率提升3.65个百分点,召回率提升0.36个百分点。     

基于深度图像的蔬果形状特征提取

针对蔬果二维投影图像含形状信息量少而影响蔬果分级精度的问题,提出一种基于深度图像的蔬果形状特征描述方法,以番茄形状特征提取为例,对该方法进行了探讨.首先利用彩色图像信息将番茄从背景中分割出;其次通过三维机器视觉测量设备获取番茄的点云数据,并对待检测番茄的点云数据深度进行归一化处理;然后通过关联被分割出的番茄区域信息与深度信息得到了番茄的深度图,并对该深度图进行极坐标采样.通过在笛卡尔直角坐标下对采样结果进行傅里叶变换,获得了基于深度图像的通用傅里叶形状描述子,该描述子不仅能有效地描述番茄在深度和横向上的形状特征,同时还具有平移、旋转和缩放的不变性.将基于深度图的通用傅里叶描述子和基于一般二维投影图像的通用傅里叶描述子先后用于番茄的分级实验中,结果表明前者平均分级精度达到92％,精度高于后者.     

农田蛾类图像边界特征的获取

介绍了农田蛾类图像的预处理方法,然后使用Otsu方法来对农田蛾类图像进行分割。对分割得到的目标区域采取旋转变换,使同一种蛾类的目标区域具有相同方向;对旋转变换得到的蛾类图像目标区域,以目标区域的边界点到目标区域的质心点距离作为目标区域的边界特征,获取各种蛾类图像的边界特征。从所获取的边界特征可知,不同种类的蛾类图像具有各不相同的边界特征,可以把这些边界特征作为各种蛾类昆虫分类识别的数据依据。     

玉米籽粒形状特征检测技术研究——基于图像处理

玉米籽粒形状特征是玉米品质和品种判定的重要依据,利用机器视觉代替人的视觉对玉米籽粒品种或品质的自动检测是发展的必然趋势。为此,通过图像获取、颜色空间转换、图像分割、形态学处理、单籽粒图像的定位和拾取、特征参数提取等步骤实现了对玉米籽粒图像的特征提取。所采用的算法简洁、有效,对下一步玉米籽粒的自动检测工作具有重要的实际意义。     

基于图像处理的植物叶特征提取研究现状

通过对植物叶特征的分析,可以确定植物的种类和生长状态,对于植物研究、指导生产等具有重要意义.传统的叶特征提取方法都是通过人的手工操作完成的,效率较低,而当前可以借助于图像处理技术对叶特征进行自动提取.为此,对基于图像处理的叶特征提取研究现状进行了综述,并对其做了展望.     

基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型

针对树上苹果产量的早期估测问题,提出了一种利用果树图像树冠树叶与果实的信息,通过BP(Back propagation)神经网络建立模型进行苹果估产的方法。首先在苹果园内分别获取果树在苹果半熟期、成熟期的数字图像,并在苹果收获时将每棵树上的苹果称量,得到实际产量;采用图像处理方法识别出树冠上的果实及树叶;提取果实区域及树叶区域与产量相关的信息为输入,以果树实际产量为输出,建立基于BP神经网络的半熟期与成熟期估产模型,拟合度R分别达到0.928 7、0.980 4。将模型用于待估产样本,得到半熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.876 6,成熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.960 6。结果表明该模型具有较好的预测精度与鲁棒性。     

考虑地形特征的无人机影像分区域加权平差拼接方法

无人机遥感手段以其方便、快捷、成本低、可云下飞行的优势正越来越多地应用于农情信息的获取。为了解决无人机影像的数量多、畸变大、影像拼接过程中产生大量累积误差等问题,对拼接过程中如何减少误差累积进行了研究。首先,根据记录影像匹配过程中心点位置计算大致的匹配区域。然后,进行区域网概略计算,列出误差方程。对不同地形特征区域影像赋予权值,进行分区域加权平差。最后,利用3条航带的无人机影像分别对所提方法和直接拼接法进行了实验对比。实验结果表明:所提方法拼接后错位和鬼影现象减少了12%,拼接效率提高了15%,拼接后获得的面积扩大了8%。