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91.
农产品品质检测中常用的图像背景分割方法 总被引:4,自引:1,他引:4
利用机器视觉对农产品进行无损检测和自动分级时,对实时拍摄的农产品图像,在进一步的特征提取、模式识别等图像处理之前,采用适当、有效的方法把农产品图像从背景中分剖出来是一个非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏将直接影响到农产品分级的最终效率和准确性。为此,介绍了农产品品质无损检测中常用的图像背景分割方法。 相似文献
92.
基于机器视觉的无损检测是植物生长建模的关键技术之一,对图像采集系统进行标定是实现无损检测的基本步骤.目前,摄像机标定的方法有传统标定方法、主动视觉标定法、自标定方法等.为此,对现有标定方法分别进行了讨论与比较,结果表明,传统线性标定法可以满足农作物无损检测的要求. 相似文献
93.
一种从土壤背景中分离出作物的图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
杂草是指生长在不适当的地方的植物,其生长对经济作物的影响弊大于利。杂草与经济作物争土壤、阳光和水肥,而且极易蔓延。杂草的蔓延是导致作物减产的主要因素,并可能会使作物的生产量减少25%-30%。 相似文献
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96.
97.
根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。 相似文献
98.
基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。 相似文献
99.
主要介绍了自行开发的水泵水轮机流动可视化图像的解析原理,并就示踪物的追踪与最佳相关域的确定问题进行了深入的分析,介绍了图像解析的程序设计的思想与功能。试验与计算结果表明本套软件适合于旋转的流体机械的流场图像的解析计算。 相似文献
100.
采用区域生长法分割根系CT图像的改进算法 总被引:2,自引:3,他引:2
提出了一种基于阈值分析和区域生长相结合的用于植物根系CT序列图像分割的算法。首先通过直方图分析,初步确定根系区域的分割阈值,再利用经过改进的区域生长法分割得到目标区域。实验结果表明,该分割算法计算量小,分割精度高,在提取目标的同时,能够有效地分离介质(背景)像素;而且对于背景复杂、噪声较大、目标像素灰度不均匀的CT图像也能取得较好的分割效果。 相似文献