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1.
烤烟叶片叶绿素含量与颜色特征的关系   总被引:7,自引:0,他引:7  
利用图像处理技术提取不同成熟时期烟叶的叶绿素含量,采用线性拟合和回归分析方法,建立了烟叶成熟期叶绿素含量估算模型,并对其精度进行了评价和验证.结果表明,RGB颜色系统的B/(R G),色度坐标b可以作为叶绿素含量估算的主要颜色特征参数,叶绿素含量的模拟值与实测值均呈极显著正相关,相关系数均达到0.767以上.  相似文献
2.
计算机辅助小麦图像识别应用中颜色特征基本参量的表达   总被引:7,自引:0,他引:7  
在计算机辅助图像处理中,运用颜色特征进行图像的分类和识别是简便而有效的一种方法。然而,颜色特征的表达和提取是否准确、合理直接决定着分类和识别的可靠性。本文在重点分析RGB、HIS和L*a*b*三种常用颜色模式基本参量含义及相互间关系的基础上,结合小麦图像自身的特点,通过对30幅小麦图像在三种颜色模式下的9个基本参量进行主成分分析,建立了应用于小麦图像识别的颜色特征基本参量表达式,并对这三种颜色模式的9个基本参量进行了分类,提出了确定而有意义的表征小麦颜色特征的主成分指标。结果如下:基于第一主成分的分类指标综合表达出小麦冠层的亮绿色特点,分类结果具有较高的准确性和可靠性;第二主成分指标主要表达小麦冠层黄绿颜色变化的特点,能够形成连续的量化指标空间。第三主成分指标主要表达小麦正常绿色的情况,在图像获取亮度差异较小时可以进行小麦正常绿色值的评价。  相似文献
3.
基于图像识别的玉米叶部病害诊断研究   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征,最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征,确定了诊断流程,并开发了识别系统。经检验,该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明,用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的,本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。  相似文献
4.
利用农作物自身的特征对农作物图像进行分类识别是计算机视觉技术在农业自动化应用中的重要前提条件。本文首先探讨了基于颜色特征的两种图像分类识别方法:统计直方图法和颜色参量的统计特征法,并分析比较了两类方法的特点,试图为以农作物颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。最后综述了从分析农作物外在的颜色特征进行农作物图像分类识别的国内外最新研究方法和成果,以促进计算机视觉技术在我国农业领域的应用和发展。  相似文献
5.
基于机器视觉的大豆细菌斑点病粒检测   总被引:3,自引:1,他引:2  
文章基于机器视觉,通过图像获取系统得到大豆的表面颜色特征,应用SAS对大豆表面颜色特征进行LOGISTIC回归后,应用BP神经网络对大豆进行标准粒与细菌斑点病粒的分类。经过网络训练后,选用收敛效果好的网络对数据进行仿真预测,共计160粒,其中标准大豆80粒,细菌斑点病80粒。得到的测试识别率为:标准大豆96.3%、大豆菌斑粒98.8%。本研究为大豆菌斑粒的在线识别提供了一定的依据,有利于实现大豆的在线缺陷粒检测。  相似文献
6.
基于支持向量机的油菜缺素诊断研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对油菜常见的缺素现象,提出将支持向量机应用于油菜缺素种类识别。首先,确定支持向量机 分类过程中所用的特征值,选择RGB 和HSV 颜色空间中的分量作为颜色特征,选择能量、熵、对比度、相关 性的均值和方差作为纹理特征;其次,将支持向量机用于分类模式识别,并与神经网络分类识别进行比较,仿 真结果表明:支持向量机的分类精度高,性能更好;最后,通过遗传算法对支持向量机参数进行优化,可以看 到最终的分类准确率有所提升,起到了优化的效果。  相似文献
7.
基于颜色特征的茄子病害图像检索方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
宋健 《安徽农业科学》2011,(19):11920-11921,11977
为克服当前蔬菜病害诊断专家系统依靠文字提供信息的不准确性,提出一种基于颜色特征的茄子病害图像检索方法。详细分析茄子病害图像的颜色特征,在符合人眼视觉特征的HIS颜色空间上进行图像预处理。提取图像的均值、方差、偏度、峰度、能量作为检索特征值,构建图像特征矩阵。利用高斯归一化方法进行归一化处理后,采用欧式距离进行相似性度量。在Visual C+ +6.0开发环境下,采用C++编程开发了基于颜色特征的茄子病图像检索系统。结果表明,基于颜色特征的茄子病害图像检索方法的查准率为65%,查全率为83%,识别效果较好。将该算法应用于茄子病害诊断专家系统,将大大提高系统的鲁棒性,能够满足病害诊断的要求。  相似文献
8.
机器视觉识别田间成熟番茄的研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
为正确识别自然条件下田间成熟番茄,顺利完成其自动采摘,研究了基于颜色特征的田间番茄识别方法。对采集的100幅自然条件下田间番茄图片进行颜色特征提取和理解的基础上,建立了利用成熟番茄与背景(未成熟番茄、枝叶等)在I2颜色指标上的差异进行番茄识别的颜色模型,并利用Ostu法将成熟番茄从背景中分割出来。通过在顺光条件和逆光条件下进行试验,结果表明该模型可以较好地实现自然条件下田间成熟番茄的识别。  相似文献
9.
基于颜色特征的作物与背景分割的对比研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
化学除草剂和杀虫剂的运用对环境造成很大的冲击,有选择地对准目标精确喷药能够有效地减少化学药剂的使用量,对准精确喷药的关键是运用机器视觉技术正确地识别目标,而作物与背景的快速并准确地分割是正确识别目标的基础。文章介绍几种图像的颜色模型和转换公式,运用VC++软件设计出图像背景分割的程序。选择南京农业大学江浦农场的玉米田、花生田和校园内的小麦田作为研究对象,运用自行设计的程序对图像进行分割并计算出分割图像所需的时间。用处理耗时与处理效果两个指标来评定用于背景分割的几种颜色特征。研究结果表明,过绿的2G-R-B是最好的背景分割因子,这个分割因子具有耗时少、分割效果好且不受光照强度影响的特点,能够满足农业智能生产中实时性的要求。  相似文献
10.
高光谱图像与卷积神经网络相结合的油桃轻微损伤检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的]油桃表面轻微损伤的快速检测对提高油桃的品质及市场竞争力具有重要作用。[方法]本研究以"中油四号"油桃为研究对象,提出了基于高光谱图像与卷积神经网络相结合的油桃分块损伤区域检测算法。针对原始图像存在的复杂背景及油桃自身颜色特征,采用基于颜色特征的图像分割算法实现油桃与复杂背景的分离。针对损伤部位占比较小的特点,采用分块算法将原始图像分成64×64的块,并为每个分块制作标签(正常、损伤、背景区域),分块数据与其对应标签共同构成试验数据集。构建卷积神经网络模型,将数据输入该模型进行识别。[结果]油桃损伤区域识别率为88.2%。[结论]基于高光谱图像与卷积神经网络相结合的方法可以较准确地实现油桃表面轻微损伤的检测。  相似文献
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