基于OpenCV的桉树人工林林木株数识别与统计研究

在桉树短轮伐期工业用材林的伐区调查时,往往要估算整个采伐小班的林木株数。为了实现快速林木株数统计,提出一种基于无人机航拍影像与Open CV图像识别计数的处理方法,对航拍的林地影像进行灰度转化、二值化、形态学处理、连通区域分割计算等处理。最后基于二值图片,标记每株树木影像的质心编号,从而实现图像范围内的林木株数统计。结果表明,该方法可将每株树冠有效分离出来,成功解决了计数目标粘连现象对后续分析、测量产生干扰的问题,算法基于Python+Open CV平台,语言简便易行。经测试,识别准确率可达99%,是一种有效的林木株数计数方法。     

植物根系表型信息获取技术研究进展

人口数量增长和全球气候变化加剧了粮食安全供给压力,育种学家亟需培育高产、高效作物品种以满足日益增长的粮食消费需求.基于根性状的品种培育改良可有效提高作物水分、养分利用率,但根系表型观测的困难性极大地限制了育种进程.随着自动化控制、成像和传感器以及图像解译技术的发展,高通量根表型信息系统性收集已成为可能.本文综述了一系列适用于室内或田间的非破坏性或破坏性根系二维或三维结构测定技术;系统阐述了主流的根表型参数提取图像分析技术和软件;探讨了基于根表型平台的根性状筛选应用于新品种培育的成功案例,并对高通量根表型平台的进一步研发进行了展望.     

中国图像工程:2015

目的 本文是关于中国图像工程的年度文献综述系列之二十一。为了使国内广大从事图像工程研究和图像技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图像工程研究和发展的现状,能够方便地查询有关文献,且向期刊编者和作者提供有用的参考,对2015年度图像工程重要文献进行了综述分析。方法 从2015年在国内15种有关图像工程重要中文期刊的共148期上所发表的2975篇学术研究和技术应用文献中,选取出723篇属于图像工程领域的文献,并根据各文献的主要内容将其分别归入图像处理,图像分析,图像理解,技术应用和综述5个大类,然后进一步分入23个专业小类(与前10年相同),并在此基础上分别进行了各期刊各类文献的统计和分析。结果 根据对2015年统计数据的分析可看出:图像分析正得到最多关注,目标跟踪的文献数量有明显增加,图像分割和边缘检测仍然是研究重点,图像匹配融合及其在遥感测绘等的应用再次成为热点。结论 我国图像工程的2015年研究深度和广度仍在提高和扩大,保持了快速进展的势头。     

B超活体预测猪肉肌内脂肪含量研究进展

B型实时超声仪系统检测是一种安全、无伤害、可重复应用的方法,已有较多学者把该系统引用到生猪活体肌内脂肪含量预测的研究领域。通过B型超声仪系统采集的数字图像,即为B超图像。利用专门图像处理技术提取B超图像的特征参数,结合生猪个体的特征参数,基于统计分析思想构建预测模型,分析活体肌内脂肪预测值和实际含量的相关性,验证已构建模型的准确性。本文综述B超图像特征参数提取、预测模型构建、重复性等方面的研究进展,为研究人员探索建立更为有效的预测方法提供参考。     

机器视觉技术的发展及其应用

机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。机器视觉是一个不断发展的研究领域,其主要工作是对图像数据进行处理和分析。机器视觉在智能开发系统中起着关键的作用。研究智能开发系统的主要目标就是开发有能力感知,移动,并能进行经验学习的机器。而伴随着图像处理等相关技术的发展,机器视觉该技术也同时处于上升期。本文对机器视觉的主要技术做了简单的介绍,其中主要包括光源、摄像机及图像采集卡、执行机构等,并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。     

图像处理在车牌识别中的运用

车牌识别是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别能方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆的身份。车牌识别分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。采用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。     

基于可见光图像的水稻植株含水率检测技术

含水率是重要的作物生长信息，利用水稻植株可见光图像颜色的差异检测水稻植株含水率。在大棚环境下，对盆栽的水稻进行定量有差别的供水，使植株的含水率形成差异。对水稻植株RGB彩色图像进行预处理后，提取了Re、Ge、Be、GR、GB、RB共6项颜色特征量，分析其与水稻含水率心之间的关系，并用SPSS进行曲线拟合。研究表明，6项颜色特征量与Rg的相关性均显著，其中，GR与Rg心的相关性最好。     

基于分形维木材表面粗糙度的研究

应用分形维对木材表面粗糙度特征进行研究。首先，对Sarkar和Chaudhuri提出的分形维计算方法做了改进：其次，以60个树种为研究对象，提取和分析木材表面的分形维数。得出结论：分形维数能够反映木材表面的粗糙程度，可作为木材表面粗糙度的一种度量？