基于Mean-shift和提升小波变换的棉花叶片边缘的图像检测

该文提出了一种基于Mean-shift和提升小波变换的具有复杂背景的棉花叶片边缘检测算法。该方法首先用Mean-shift算法对彩色图像进行平滑,然后对平滑后的图像进行提升小波变换,以将平滑后的图像进行灰度增强。最后基于Canny算子对图像进行边缘检测。该算法能有效减少非边缘噪声,并且能够有效提取相互重叠叶片的边缘。与传统边缘检测方法边缘检测结果进行对比,该方法能够更加鲁棒地提取复杂背景下的重叠叶片边缘,其有效性和准确性是很明显的。     

基于机器视觉的番茄内部品质预测

为了实现番茄内部品质的实施快速检测,利用机器视觉技术,从“定性”和“定量”两方面进行了番茄内部品质预测方法的研究。首先设计开发了番茄图像采集机器视觉系统,可分别从3个不同高度：0.5、1、1.5 m和6个不同方向：上、下、左、右、前、后采集番茄图像。视觉系统利用4个卤素灯作为光源,内部亮度恒定为600 lx。然后收集了68个不同生长阶段的番茄样本,样本根据是颜色从未成熟阶段（绿色）到成熟阶段（红色）被分为了5个等级。在利用开发的机器视觉系统采集了番茄样本的图像之后,通过RGB色彩模型、L*a*b*色彩模型     

案例教学法在研究生创新教育中的应用

案例教学法是目前教育教学领域研究的热点之一,该方法是将学生带入特定的教学情境中进行思考,以加深学生对抽象原理和概念的理解,有助于培养学生运用理论知识解决问题的能力和创新能力。结合研究生培养中计算机图形图像研究方向的实践情况,探讨了案例教学法在研究生创新教育过程中的必要性,并详细介绍了案例教学法的基本原理及具体应用。实践证明,案例教学法是一种新颖而且有效的教学方法。     

基于轮廓特征的单只蛋鸡行为识别方法

育成期蛋鸡的行为能够反映其健康状况和对环境的适应情况,为快速地识别蛋鸡的行为,提出一种基于蛋鸡轮廓特征的行为识别方法.首先获取蛋鸡俯视图图像,并对蛋鸡图像进行预处理,通过自动阈值分割法得到蛋鸡轮廓并进行拟合,提取出拟合轮廓的几何特征,然后对特征进行排列组合,得到四种特征组合并结合极限学习机(ELM)进行训练,得到最佳的...     

基于作物冠层数字图像的氮素营养及生长指标监测研究进展

农作物生长信息的实时、快速、无损监测与诊断正逐步成为现实,可广泛应用于作物生产的栽培管理、生产力预测等。随着数码相机、手机相机、扫描仪的普及,运用数字图像处理技术进行作物营养状况与生长指标监测成为成本低、应用方便的方法。基于数字图像技术的作物营养诊断和生长指标监测,包括基于单叶片与基于冠层图像分析两类。该文综述了基于数字图像的作物冠层氮素营养及生长指标监测的研究进展。     

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.     

陕西关中地区植被指数变化多尺度分析

以关中地区遥感影像、数字高程(DEM)、地貌类型等资料为依据,运用地学信息图谱理论和方法,在RS和GIS的支持下生成关中地区1986-2007年NDVI变化图谱,并从栅格、地貌单元、坡度带及行政区划等多个尺度上,分析该区近22 a来NDVI的时空变化特征。研究表明：1986-2007年,关中地区年度NDVI]增加了20.91%,2000-2007年年均增幅约为1986-2000年的2.31倍;各地貌单元NDVI增幅表现为：黄土台塬＞黄土墚峁＞山地＞平原＞黄土塬;各坡度带NDVI]基本随坡度的增加而加大,且均呈增大态势;各地市年度NDVI增速为：渭南市>铜川市>宝鸡市>西安市>咸阳市。关中地区NDVI的时空变化是土地利用/覆被变化的结果,“退耕还林”政策的实施,促使了植被覆盖状况的改善。     

近22年关中地区林草覆盖率时空动态研究

以关中地区遥感影像、数字高程、地貌类型等资料为依据,运用地学信息图谱理论和方法,在RS和GIS的支持下生成了关中地区1986～2007年林草覆盖率变化图谱,并从栅格、坡度带、地貌单元及行政区等多个尺度上分析了该区近二十二年来林草覆盖率的时空变化特征。研究表明:1986～2007年,关中地区林草覆盖率增加了15.25%,2000～2007年段增速约为1986～2000年段的2.60倍;各地貌单元林草覆盖率增幅表现为:山地>黄土梁峁>黄土塬>黄土台塬>平原;各坡度段的林草覆盖率增加,增速随坡度增大而加大;各地市林草覆盖率增速为:西安市>渭南市>咸阳市>铜川市>宝鸡市。研究区的林草植被覆盖率的时空变化特点是土地利用/覆被变化的结果,"退耕还林"政策的实施促使了该区林草覆被情况的改善。     

Automatic quality assessment of fingerprint image

Based on multiple influencing factors, a new method of automatic fingerprint image quality evaluation is proposed for improving the success rate of automation fingerprint identification system (AFIS). At first, the original image’s local texture, global texture, available size and dry or wet condition are regarded as quality impact factors, local texture quality score is calculated by local gradient correlation, and then the last three factors’ quality scores are obtained by block computation thought. Then, with different influence weights, the above four impact factors are linked together to assess image quality synthetically. Finally, effect of partial impact factor is adjusted to correct the final quality score. FVC2004DB2_B is used for algorithm testing. The results suggest that this method can reasonably classify fingerprint image into 5 grades and the precision can achieve 97.5%, and that shows the method is helpful to success rate of AFIS.