基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究

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。     

基于BIM技术与B/S架构的大坝安全可视化监测系统

为了实现大坝整体结构、安全监测测点布置及监测成果的可视化展示功能,并且能够及时、准确地掌握大坝运行状态和异常情况,以甘再碾压混凝土重力坝为例,对传统大坝安全监测系统存在的问题进行了深入的分析与解答,并围绕问题提出了可视化的大坝安全监测系统思想,利用Revit、Dynamo、Civil3D等主流BIM软件建立了大坝主体结构及监测点的模型族库,集成了大坝及监测系统的三维可视化BIM模型.借用于BIMFACE平台轻量化技术、PHP脚本语言和MySQL数据库等现代化信息技术,开发出基于B/S架构的甘再大坝安全可视化系统,实现了BIM模型的Web轻量化展示,可通过客户端浏览器在三维模型中直观查看大坝结构、监测仪器信息以及监测点时程曲线变化等内容.通过本系统的应用,大大提高了大坝运行期间安全监测的可视化管理水平,同时对传统的大坝安全监测系统提出了现代化的建立方式与思想.     

水泵水轮机流动可视化图像解析系

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。     

采用区域生长法分割根系CT图像的改进算法

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。     

玉米籽粒内部组分低对比度透射图像精确分割研究

为解决玉米籽粒透射图像由于对比度较低造成内部组分提取不精确的问题,提出一种基于色彩通道非线性变换的多通道重叠区域分割方法,对玉米籽粒图像在灰度、R通道及b通道下得到的二值图像使用重叠区域原理,实现玉米籽粒组分的精确分割。首先,采集不同玉米品种的籽粒透射图像,提取单粒玉米籽粒;其次,采用多通道重叠区域法分割单粒籽粒图像,得到玉米籽粒胚部、角质胚乳和粉质胚乳3部分的图像;最后,以查全率和查准率评价多通道重叠区域法与传统图像分割方法对不同品种玉米籽粒的分割效果。不同品种玉米籽粒的分割试验表明:多通道重叠区域分割方法的查全率、查准率及综合评价指标均达到98%以上,分割效果优于传统的图像分割方法,能够实现不同品种透明角质玉米籽粒透射图像的精确组分分割。     

葡萄干彩色图像的背景分割研究

背景分割是分析葡萄干其他特征的基础。为此,经研究提出一种改进的迭代算法,用来获取葡萄干灰度图像阈值;基于RGB阈值法与亮度阈值法,对葡萄干进行背景分割后的图像分析比较,证明亮度阈值法能较好地进行葡萄干彩色图像背景分割,保存图像的颜色信息。     

基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像，进行了蝗虫图像分割实验，区域正确识别率达94％，为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明，采用PCNN图像分割算法，图像中的目标（蝗虫）易于发现，分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

植被信息提取过程中ETM+遥感影像融合和分类试验

利用HIS、PCA、Brovey及小波变换4种图像融合方法对南京地区植被信息提取过程中ETM 遥感影像进行融合和分类试验。从信息量、高分辨率信息的融入度和分类精度三方面,对融合图像进行光谱质量和空间结构信息的定量评价。试验结果表明,Brovey变换更适合植被信息提取时的ETM 图像融合,并能够较明显提高影像的分类精度。     

稻茬麦根系构型可视化与三向分型维研究

提出一种根系可视化分析方法用于定量稻茬田环境的小麦根系构型。使用根系构型数字化仪测试稻茬麦苗期根系构型,将所测数据导入Pro/E平台进行根系构型的3-D重构,然后对可视化根系进行3向平面投影,计算小麦根系在不同平面的分形维数与分形丰度。结果表明,该方法可以真实反映出田间稻茬麦根系构型的动态变化状况,而根系分形维数与分形丰度随时间逐步递增,正视图面的分形维数和分形丰度总大于左视图面。从播后第98天开始,俯视图面的根系构型分形维数与分形丰度出现突增。在3个投影面上稻茬麦根系的分形维数与分形丰度都高度相关,二者与根总长也存在一定的相关关系。     

回转筒内秸秆碎料回转周期和料层完全混合时间研究

基于试验和理论分析,研究了回转筒型固态发酵罐内秸秆粉碎料的料床回转周期,建立了数学模型,其计算准确度达95%以上;结合图像分析法和料床回转周期,发现筒内上下料层完全混合时料层所转圈数与筒体转速关系不大,与筒内料体积填充率呈线性关系。由此回归并推导出只需知道筒内料体积填充率和筒体转速,便可预测上下料层完全混合的公式,其计算准确度达90%以上。提出了以上研究成果在工业级发酵罐中应用的方法。