土地利用动态监测中多源影像融合方法的比较研究--以陕北黄土丘陵沟壑区为例

在陕北黄土丘陵沟壑区,采用单一传感器的遥感影像提取土地利用信息,存在着识别的土地利用类别少、某些类别混分现象较严重、分类结果的精度较低等问题。以TM多光谱数据和SPOT全色光谱数据的融合为例,提出了适宜于该地区的两种影像融合方法:主成分变换法和乘积运算法,并从影像的光谱质量、纹理信息和目视效果等方面对其进行了对比与评价。结果显示,主成分变换法为较理想的融合方法。以陕北无定河流域为实验样区的土地利用自动分类结果表明,该方法的应用使土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高;水体、水田和城镇用地等面积较小的类别分类正确率提高达到10%以上;坡耕地与林草地的混分明显减少,分类精度均提高了5%以上;分类总精度从82.0%提高到89.2%,取得了良好的分类效果。此研究对于遥感影像融合技术的评价与应用进行了有益的探索,同时为该地区的土地利用动态监测提供了关键技术。     

基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术

研究了一种基于HIS颜色特征的田间成熟番茄识别技术。将计算机视觉系统获取的番茄RGB图像转换成HIS图像，通过统计H、I、S分量的灰度分布找出成熟番茄、未成熟番茄和叶子(枝干)灰度分布差别；然后根据H分量的灰度分布用阈值法分割出成熟番茄区域；经过空洞填充后，计算出番茄质心坐标。该方法对田间成熟番茄之间相互分离的情况有很好的识别效果。     

基于小波变换的Wiener滤波算法去除苹果图像噪声

在小波变换的基础上，提出了一种基于小波变换的Wiener滤波去噪方法。采用该方法对苹果图像的加性噪声（高斯白噪声）去噪，结果PSNR为184．94，视觉效果清晰（而含噪声图像的PSNR为158．23，噪声太多不清晰）。好于邻域平均法（PSNR为174．15，视觉上含部分噪声）、中值滤波法（PSNR为182．4Z）、小波阔值去噪（PSNR为171．59，视觉上也含部分噪声）和Wiener滤波去噪法（PSNR为173．65）的去噪结果，更好于数学形态学的去噪结果（PSNR为150．46，视觉上含较多噪声）。试验结果表明，基于小波变换的Wiener滤波方法对苹果图像加性噪声的去噪效果具有信噪比高、视觉效果好等优点。     

融合光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统

针对蜜瓜糖度在线检测的需求,设计了融合漫透射光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统,该系统包括硬件平台和软件系统两部分。硬件平台主要包括蜜瓜输送装置、光谱采集装置、图像采集装置和控制系统4部分。软件系统基于Microsoft Visual C++6.0语言,结合Omni Driver软件、Fly Capture2及Open CV软件开发。系统可实现蜜瓜光谱与图像信息的自动采集、显示及保存,可实现对漫透射光谱预处理,获取糖度检测所需光谱数据,对图像预处理,提取蜜瓜外观特征图像信息(R、G、B颜色值和蜜瓜体积)。在此基础上,系统可通过融合漫透射光谱与图像信息的蜜瓜糖度检测模型,计算蜜瓜糖度。系统同时可实现检测个数统计,外观特征信息及糖度的实时显示、保存等功能。测试试验表明,该试验系统检测1个样品用时1.2 s,糖度检测均方根误差为1.22,可满足河套蜜瓜糖度在线检测试验需求,为进一步开展河套蜜瓜糖度在线检测研究奠定了基础。     

基于Matlab的根系断层图像分割处理算法

根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。     

排种器性能检测中种子位置智能检测方法

根据基于计算机视觉的排种器性能检测的特点，提出了基于神经网络的种子位置智能检测方法。采用两个光轴互相垂直的摄像机监测投种规律，并把以矩法求取的质心图像坐标作为输入节点，构造检测种子质心实际坐标的两个神经网络，并行处理左右两幅图像，从而快速求得种子位置。实践表明，此方法不仅能求出种子位置，而且可全面监测种子的运动情况。     

采用区域生长法分割根系CT图像的改进算法

提出了一种基于阈值分析和区域生长相结合的用于植物根系CT序列图像分割的算法。首先通过直方图分析,初步确定根系区域的分割阈值,再利用经过改进的区域生长法分割得到目标区域。实验结果表明,该分割算法计算量小,分割精度高,在提取目标的同时,能够有效地分离介质(背景)像素;而且对于背景复杂、噪声较大、目标像素灰度不均匀的CT图像也能取得较好的分割效果。     

基于计算机视觉的冷却牛肉新鲜度评价方法

利用计算机视觉技术对冷却牛肉的新鲜度进行了分析研究，应用BP神经网络对牛肉脂肪组织进行了分割，分割正确率可达97％以上。选取图像原始颜色信息作为评价新鲜度的特征值组成特征向量，采用HSI、RGB和CMYK3种彩色模型评价冷却牛肉的新鲜度，其准确率分别为82．1％、78．6％、75．0％。基于计算机视觉技术的冷却牛肉新鲜度评价方法与实验室分析方法相比，评价准确率有明显提高，并且没有繁琐实验过程，是一种更高效的牛肉新鲜度评价方法。     

基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像，进行了蝗虫图像分割实验，区域正确识别率达94％，为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明，采用PCNN图像分割算法，图像中的目标（蝗虫）易于发现，分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

植被信息提取过程中ETM+遥感影像融合和分类试验

利用HIS、PCA、Brovey及小波变换4种图像融合方法对南京地区植被信息提取过程中ETM 遥感影像进行融合和分类试验。从信息量、高分辨率信息的融入度和分类精度三方面,对融合图像进行光谱质量和空间结构信息的定量评价。试验结果表明,Brovey变换更适合植被信息提取时的ETM 图像融合,并能够较明显提高影像的分类精度。