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991.
复杂背景下油茶果采收机重叠果实定位方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
油茶果机械化振动采摘技术关键在于振动点选取,判断振动点选取取决于果实生长密度测算和分布估计.然而自然环境下重叠果实的识别对判定结果有较大的影响,因此提出一种基于凸壳识别的分割边界优化方法,提升重叠油茶果识别与分割准确度.该方法先将原始图像转换颜色空间,经过阈值分割和形态学处理获得重叠果实的凹区域,然后在此基础上通过Harris角点检测得到区域的特征点集,利用主成分分析(PCA)和欧式距离方法分析特征点距离关系得到分割路径,最后采用最小二乘法对分割后的目标区域进行拟合重建得到果实轮廓.对比重建的果实轮廓与真实分布图像,该方法的平均定位误差为8.6%,比Hough方法低5.1%;平均耗时为0.52 s,比Hough方法低0.12 s.结果 表明,提出的方法可以有效解决重叠油茶果实识别与分割问题,为采摘装置的振动点选择奠定基础. 相似文献
992.
993.
如何对采集到的草莓图像进行分割和如何选取评定草莓等级的特征参数是草莓自动分拣系统的2个重要环节.该研究利用草莓R、G、B通道明显的像素差值来分割目标和背景,并且选取草莓的形状特征和成熟度作为草莓评级的特征参数,综合运用机器视觉、神经网络等理论方法,通过实验数据统计,建立极坐标下草莓外形轮廓特征参数及颜色空间下成熟度特征参数的提取方法,以人工神经网络为识别模型,实现对草莓的自动分类.实验结果表明,该方法对草莓的自动分级结果与人工分级结果相比较,准确率达到90%,具有实际的可行性. 相似文献
994.
995.
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。 相似文献
996.
基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
997.
有效了解森林生长变化信息对森林资源的保护以及生态环境的研究具有重要意义。近年来,激光雷达数据是森林清查中主要的LiDAR数据源。但是现有机载LiDAR数据单木分割算法在密集林区应用精度较低,尤其在中下层冠层单木提取精度不高,存在漏检的现象。针对以上问题,采用归一化割(normalized cut,Ncut)方法直接对激光点云数据进行初始分割,然后设定冠层的形状参数与点云数量阈值,利用全局最大值重复Ncut方法,对林区下层冠层进行探测,实现单木的精确提取。结果表明,与只利用归一化割方法提取单木结果相比,本研究方法使单木提取误判率由22.66%降至3.9%,识别率由原先的68.49%提升至86.63%,有效规避了上层冠木对下层遮盖导致的下层单木漏检情况,提高了在冠层中间层和下层树木的识别率,可为今后森林清查、森林资源管理提供分割方法的选择,也为森林分类、单木分割提供样例。 相似文献
998.
针对有背景干扰的番茄病理叶片,将k-means分割与迁移学习相结合,提出一种基于k-means分割和迁移学习的方法对番茄病害叶片进行识别.首先对原始图像进行一系列预处理,再将处理后的图像进行k-means分割,得到叶片边缘的最小矩阵图像,之后进行去噪处理,简化突出图像特征,再根据预处理后的图像特点,优化改进迁移的VGG16网络结构,构建CNN模型对预处理后图像进行识别.结果显示,通过分割后训练方式平均精度提升了0.37百分点,通过冻结迁移的VGG16网络第1个卷积模块并修改全连接层的方法提升了5.4%左右.因此本研究认为通过分割、冻结VGG16第1个卷积层模块的参数并修改全连接层可以提升番茄病理识别率. 相似文献
999.
在有限标记样本下,为了有效协同空谱信息提高高光谱图像的分类性能,提出了一种基于自适应字典的小样本高光谱图像分类方法。首先,对高光谱图像进行熵率超像素分割,分析标记样本的超像素区域和光谱近邻,将鉴别力高的样本扩展至标记样本集;然后,在扩展的标记样本集上分析测试样本的空谱信息,对不同的测试样本精简标记样本集,形成自适应字典;最后,在自适应字典上,协同空谱信息重构测试样本,在协同表示中同时考虑重构字典中空谱信息的竞争性。实验结果表明,对比传统的基于光谱的方法和固定窗口尺寸下融合空谱特征的高光谱图像分类方法,在印地安农林数据集上,当训练样本数目仅为样本集数目2%时,本文方法总体分类精度为91.45%,比其他方法高3.48~39.52个百分点;在训练样本数为1%的帕维亚大学数据集上,该方法的总体分类精度达到95.54%,比其他方法高2.45~21.63个百分点,验证了本文方法的有效性。 相似文献
1000.
针对R-cut(Ratio cut)边缘检测分割模型对高分辨率遥感影像分割时存在过分割和模糊边缘敏感性问题,提出了一种多尺度R-cut(Multi-scale ratio cut, MSR-cut)的遥感影像边缘检测分割方法。首先,采用形态重建的分水岭分割算法对影像过分割,形成多个超像素区域;然后计算并提取影像各个区域的纹理特征信息熵值、光谱特征与邻域均值差分归一化值,分别进行同质性和异质性的有效衡量;并构建评价函数获取最优分割尺度,对这些超像素区域进行初步合并,得到影像的粗分割结果;最后结合各地物的边界权重信息,从全局角度用R-cut的方法对粗分割结果进一步合并,完成对影像的精细分割,生成最终的分割结果。实验选取5个不同场景的高分辨率遥感影像,采用定性和定量两种方法对比分析本文方法与传统R-cut边缘检测分割、Spectral-Rcut边缘检测分割和Textured-Rcut边缘检测分割方法。实验结果表明,MSR-cut边缘检测分割方法能够有效提高分割精度,增强噪声鲁棒性,可取得较好的分割视觉效果。 相似文献