下雪天气对图像质量影响的研究

雪天下落的雪花对图像质量产生影响,对关键目标产生遮挡以及模糊作用.通过对雪花成像的表达式进行分析,采取两步法实现雪花去除.先采用暗原色和Guided Filter方法去除雪雾,然后对复原结果采用中值滤波方法进一步去除残余雪线轨迹.实验结果表明,该方法可以有效提高雪天图像的视觉效果.     

浅谈数字图像相关方法及其在材料力学性能测试中的应用

数字图像相关方法由于自身拥有独特的优势而成为当今社会一种新型的非接触式光学测量方法,目前应用于多个专业领域。本文结合数字图像的相关方法及其在材料力学中的应用,来进行深入研究,使人们对其有更深刻的认识。     

基于高斯自适应拟合的苹果目标分割方法研究

苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。     

改进田间杂草识别图像预处理方法的研究

机器视觉系统采集到的田间杂草图像在分割之前,需要对图像进行预处理来改善图像的视觉效果。为了提高图像的预处理效果,针对杂草图像的特点,在多级加权中值滤波算法的基础上,增加3个不同大小尺寸的二维滤波掩膜,使得在去除噪声的同时尽可能保留了更多的细节特征,从而改善了田间杂草图像的滤波效果。     

机器视觉技术在温室营养液调控系统中的应用

现代设施农业趋向于采用无土栽培.无土栽培是一种采用灌溉营养液来栽培作物的方法.为此,介绍了国内温室无土栽培中营养液供给系统的研究现状,针对目前营养液供给控制存在的问题,将机器视觉技术应用到温室营养液调控中,利用作物的图像信息和环境信息,参考作物专家系统,提出控制策略,调整营养液配置参数,并阐述了系统的软硬件实现方法.     

基于差分投影法实现仓储害虫图像的精确定位

针对仓储害虫图像的特点,提出了一种基于投影法的图像目标快速定位算法.本算法的优点是特征提取简单,计算量小,速度快;在处理时间上可以满足应用的实时性要求.通过在对仓储害虫差分图像处理中的试验证明,该算法能够快速地识别出实时采集的图像中的目标位置,定位精确.     

基于图像处理的植物图像数据库存取技术

以植物叶片为例,以Delphi7为前台开发工具,图像信息数据库采用SQL Server 2000作为服务器,实现了网像处理过程中BMP与JPEG格式的转换;同时,通过ADO流式存取技术,实现了数据库对JPEG图像数据操作的支持.     

基于脉冲耦合神经网络的蝗虫图像分割

由于脉冲耦合神经网络(PCNN)特有的脉冲传播特性,PCNN在图像处理与模式识别领域得到了广泛应用.为此,提出了如何用脉冲耦合神经网络(PCNN)进行蝗虫图像分割.计算机仿真表明,采用PCNN图像预处理算法,可使图像中的目标(蝗虫)易于被发现;经PCNN预处理后,相同的后续处理效果明显好于未经PCNN预处理的图像.此方法验证了PCNN在图像处理方面的功能,同时也拓展了蝗虫侦测的方法.     

计算机视觉在脱水姜片在线分选中的应用

目前,脱水姜片的分选主要靠人工完成,分选精度不高,结果不稳定.为此,研究设计了一套基于计算机视觉的在线分选装置;开发了基于物料颜色参数的实时算法,对物料图像进行特征提取和一系列处理;运用双缓冲技术提高系统运行速度.试验结果表明,分选出的成品中含有的合格姜片达到95.5%,系统测量速度快、分选精度高且运行稳定,满足在线实时分选要求.     

基于EIT的土壤中油菜根茎检测

主要应用EIT技术检测土壤中油菜的根茎。搭建16电极数据采集系统,采用相邻法激励测量模式获得成像数据并应用基于MatLab的MNR算法进行图像重建。结果表明:本实验方法能实现油菜根茎的无损检测,可以检测出油菜根茎的位置和大小信息;对干枯的油菜根茎检测效果比新鲜根茎差,而对于腐烂的根茎,不能检测出来。据此,可以对土壤中油菜根茎进行可视化观察,了解其根系生长情况。