自然背景下的梅花图像分割算法研究

针对梅花数据的特点,提出一种基于自然背景下的梅花花朵分割算法TC(Texture Color)。该算法综合运用了分形纹理和颜色2种特征,有效分割背景图像中的干扰物,实现梅花图像分割。首先,采用双毯子方法计算图像的局部分形维数图,并对分形维数图采用大津阈值分割去除背景中大部分的干扰物;然后,利用颜色特征对剩余的干扰物进行有效分割。在采用颜色特征进行分割时,改进了色度直方图累加算法,并融合了饱和度特征,取得了很好的分割效果。在分割过程中,算法还采取了形态学操作、去噪和填充等处理技术,得到最终的分割结果。对9种梅花图像（每种20幅,共180幅）进行了分割实验,采用误分率对实验结果进行评价,并分别和2RGB模型分割方法、GrabCut算法进行了实验对比。实验结果表明:TC算法平均误分率控制在3%之内,比2RGB模型分割方法更加有效,并且该算法所耗费的时间比GrabCut算法要少很多而且无需人工交互。因此,本文提出的TC算法针对梅花图像的分割是非常有效的。      

金红苹果在寒冷地区试栽初报

金红苹果在寒冷地区试栽初报韩殿元，李荣华（黑龙江省甘南县农业技术高级中学１６２１００）（黑龙江省甘南县甘南镇北郊果园）甘南县位于黑龙江省西部半丘陵风沙区，在东经１２２°５４＇０６＂至１２４°２８＇１２＂，北纬４７°３５＇７＂至４８°３２＇０５＂之间，...     

边缘阴影和晕圈对基于图像叶面积测量的影响及修正

叶片边缘阴影和晕圈对基于图像树叶面积测量精度有较大的影响。分析了边缘阴影和晕圈产生的原因,并提出了修正方法。首先将图像由RGB模式转换为Lab模式,基于a,b分量用自适应动态区域生长方法提取粗略的叶片图像。然后用膨胀和腐蚀形态学方法对区域生长结果进行处理,分割出确切的叶片的区域,背景区域和未知区域。最后用改进的马尔可夫随机场方法对未知区域像素进行判断并归类到叶片区域或背景区域。该方法可极大提高叶面积测量的精度。     

大豆“诱变334”引种试验

大豆“诱变３３４”引种试验韩殿元耿洪权李阁臣徐辉坤（黑龙江省甘南县农业技术中学）（黑龙江省甘南县农业技术推广中心我县地处大兴安岭南麓，松嫩平原西缘，地势平坦，土质肥沃，黑土层深厚，年均无霜期１３２天，年均积温２５６２℃，年均降雨４５５毫米，适于各种农...     

基于彩色通道相似性图像分割方法的植物叶面积计算

为了快速、准确地测量植物叶面积,该文提出了基于彩色通道相似性图像分割的植物叶面积测量方法。该文基于彩色图像,利用像素彩色通道的相似性和自适应方法得到的阈值分割叶片区域,并分别统计叶片和参考矩形的像素数,进而计算植物叶面积。试验表明,该方法得到的植物叶片区域更准确,并且对叶片阴影、花斑等具有很强的鲁棒性,错分率为仅为1.23%,具有较高的精度。该方法是一种实用的通过拍照计算植物叶面积的方法,可嵌入到手机等移动设备中。