玉米果穗粘连籽粒图像分割方法

为了对基于图像的玉米果穗穗粒数进行更精确的计算,给出了一种新的粘连籽粒图像分割方法。对粘连二值图像进行轮廓平滑和欧氏距离变换,将粘连籽粒的距离变换图视为地形学上的地形图,以地形图中的山谷线作为粘连二值图像的分割线。将欧氏距离变换图像的边界像素点视作水源点,根据山谷形态两边高、中间低的地形趋势设定水流的行进规则,使得水流在遇到山坡时自动绕行,但在遇到谷口点时可沿山谷线流动,从而将粘连籽粒分割开。该方法对单个未粘连籽粒不产生影响,不必在分割操作前依靠人工设定阈值进行籽粒是否粘连的判断,可以作为籽粒是否存在粘连的判断方法。用该方法对442个含不同粘连情况的籽粒连通分量进行判断与分割测试,粘连判断准确率为99.7%,粘连籽粒的分割准确率为94.9%。     

连接大米籽粒图像的自动分割算法研究

分析了单个大米籽粒和连接大米籽粒的轮廓特征,提出了一种基于曲率的分割算法。该算法能够有效地反映边界点尖锐程度的曲率及其方向,根据曲率大小和曲率方向能准确判别图像中大米籽粒是否接触并快速找到分割点。用最短距离配对法对3种接触的大米籽粒进行分割。算法对判别籽粒是否接触的准确率达99%以上,对接触籽粒的准确分割率达95%以上。     

玉米籽粒考种信息获取装置设计与试验

考种是制约育种效率的关键环节。玉米高通量考种过程,存在籽粒堆积和粘连现象,影响籽粒考种参数的提取。本文结合玉米高通量自动考种需求,设计了籽粒考种信息获取装置。通过分析堆积籽粒回旋运动过程的受力情况并根据试验情况确定振动平台回旋速度,实现籽粒的平铺摊种。在此基础上,针对粘连籽粒图像提出了一种先分割后融合的改进分水岭算法,该方法通过比较相邻分割区域极小值与最小分水岭的差值与设定的阈值T,进行邻域融合,对过分割区域进行合并,实现粘连籽粒的准确分割,分割完成后,统计籽粒个数,并基于Graham扫描法建立单个籽粒的最小外接矩形,获取籽粒长宽参数。在构建的玉米籽粒自动考种装置上进行动态试验,结果表明,本文所提出的方法可实现玉米粘连籽粒的准确分割,单穗玉米籽粒计数正确率不低于98.05%,籽粒平均长宽与人工测量结果的决定系数R~2在0.97以上,满足自动考种在线检测的需求。     

基于数学形态学粘连粮食籽粒图像分割算法的改进

为了保障我国的粮食安全,需要特别重视提高粮食生产能力,并为商品粮食的收购以及市场流通提供快速、准确的外观品质检测手段.为此,针对粘连籽粒图像分割时易产生过分割与欠分割的问题,在凌云设计的粮食图像分割算法的基础上,提出了一种改进的数学形态学方法,并对原算法与改进算法进行对比实验.实验结果表明,改进算法能够较好地解决粘连籽粒的分割问题,特别是籽粒接触面积较小、碎米率较大的图像的分割问题.     

玉米籽粒内部组分低对比度透射图像精确分割研究

为解决玉米籽粒透射图像由于对比度较低造成内部组分提取不精确的问题,提出一种基于色彩通道非线性变换的多通道重叠区域分割方法,对玉米籽粒图像在灰度、R通道及b通道下得到的二值图像使用重叠区域原理,实现玉米籽粒组分的精确分割。首先,采集不同玉米品种的籽粒透射图像,提取单粒玉米籽粒;其次,采用多通道重叠区域法分割单粒籽粒图像,得到玉米籽粒胚部、角质胚乳和粉质胚乳3部分的图像;最后,以查全率和查准率评价多通道重叠区域法与传统图像分割方法对不同品种玉米籽粒的分割效果。不同品种玉米籽粒的分割试验表明:多通道重叠区域分割方法的查全率、查准率及综合评价指标均达到98%以上,分割效果优于传统的图像分割方法,能够实现不同品种透明角质玉米籽粒透射图像的精确组分分割。     

传统图像分割算法在农作物籽粒考种应用中的研究进展

传统图像分割算法以时间、空间复杂度低等优点在农作物籽粒考种领域中有着广泛的应用。对传统分割算法在农作物表型获取过程中的应用进行研究,首先阐述Otsu、分水岭、边缘检测、SLIC算法以及凹点分析算法的算法原理,对种皮颜色灰度均匀、形状不同的农作物籽粒,以“问题—方法”的模式阐述不同算法在应用中存在的问题以及相应的解决方法;接着将算法基于阈值、区域、边缘、聚类、凹点整合为五大类,对算法的分割效果、优缺点及其适用范围进行比较研究;最后,剖析农作物籽粒图像分割应用研究存在农作物种类覆盖度不够宽泛、图像分割精度不高、技术通用性不高等问题,并从算法精度提高、重叠遮挡处理等方面对未来的研究进行展望,以期为农作物籽粒考种过程中的图像分割研究提供参考。     

利用骨架特征信息的粘连谷粒图像分割方法

针对长宽比大的粘连谷粒图像精确分割问题,提出利用图像骨架粘连点位姿信息的粘连谷粒图像分割方法,相比常规分水岭算法提高了准确性和可靠性。在图像平滑、二值化的基础上提取谷粒的骨架信息,采用SPT算子定位骨架粘连点位姿并进行粘连点延展闭合。针对不同粘连程度的谷粒图像,将本文算法与传统分水岭算法进行了对比测试,结果表明本文算法对于复杂粘连情况具有较强的适应性。当谷粒为长宽比在1.5以内的大豆和玉米时,本文方法和分水岭算法效果类似。然而,当谷粒长宽比大于1.5,分水岭算法出现大量欠分割和过分割现象,识别错误率达到75%,本文算法依然可控制在10%以内。     

基于机器视觉的大米粘连图像分割

以粘连大米为对象,分别以间隔90°的4个方向和不同高度的光源采集大米图像,然后对采集到的一系列图像用LoG算子进行边缘检测,综合不同条件下的边缘,得到粘连分界线。结果表明:这种方法对于椭圆米粒和长圆米粒的分割效果很明显。     

基于并行点火PCNN的玉米病害彩色图像分割方法

以提高玉米叶部病害检测精度为目标,提出一种基于并行PCNN的玉米病害彩色图像非监督分割方法.该方法是在CIE LUV颜色空间中以归一化的L+U特征值为外部激励输入,以邻域像素间几何距离与色度差的综合信息为PCNN耦合连接域权值,以颜色矢量的最小色差对比度为最佳分割结果判别准则,用改进型并行PCNN对玉米病害彩色图像进行分割.对4种病害100幅图像的分割实验表明,该方法分割效果较好,适应度较高,参数设置复杂度低.     

黄瓜病害图像自动分割方法研究

黄瓜病害图像分割是其病害图像识别及后续工作的重要步骤。为此,基于二维最大熵原理,结合差分进化算法生成图像分割阈值,提出了一种黄瓜病害图像自动分割方法。为了避免实验中出现的偶然性误差,采用30次独立运行的差分进化优化结果平均值作为图像分割的阈值。自然条件下摄取的黄瓜炭疽病叶图像、灰霉病叶图像和霜霉病叶图像的实验测试表明,该方法具有良好的性能。     

基于MMC与CV模型的苗期玉米图像分割算法

针对苗期玉米田复杂土壤背景噪声,提出一种基于MMC（最大间隔准则）与CV（Chan-Vese）模型的玉米彩色图像分割算法。利用MMC对玉米彩色图像灰度化,用TV（全变分）滤波器对灰度图像进行去噪,用CV模型对去噪图像进行图像分割。试验结果表明,算法优于传统的颜色因子与Otsu组合算法,能有效去除图像中的小杂草和青苔,实现玉米目标提取,错分率为4.32%,漏分率为9.69%,相似度为86.57%。     

玉米小斑病病害程度图像检测

为了实时获取作物病害程度信息,研究了一种基于RGB彩色模型的玉米小斑病图像的分割方法,并利用分割结果求得的玉米冠层危害程度来计算整株玉米的发病程度.由于图像中背景复杂,将叶片与病斑同时分离出来的可能性小,故该方法分为两步:首先从获取的RGB图像中提取R、G、B分量,利用2G-R-B图像采用迭代法自动选取阈值将玉米叶片从背景中分割出来;然后根据R-G图像将病斑从叶片上分离出来.30幅图像中玉米叶片、病斑基本上能提取出来,但没有黄化的少量侵染点无法有效分割.     

基于小波分析的玉米籽粒图像正形研究

近年来,通过对玉米籽粒的尺寸、外形、色泽等方面的研究,已获得了一些必要的单籽粒的视觉信息。但是,对于粮食作物而言,只有实现了作物籽粒的大规模、快速识别,才有可能在实际生产中得到广泛应用。为此,采用图像标记法,对含有众多的、散放的玉米籽粒图像进行处理,对标记图像中的像素进行逻辑判断,采用多尺度小波分析算法,实现籽粒分割、定位及正形。     

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。     

作物病害图像中重叠病斑分离算法

针对传统的分水岭分割算法的不足,应用了一种基于标记测地重建的分水岭算法对棉花重叠病斑图像进行分离.首先对病斑二值图像利用多尺度距离变换获得病斑的距离图像,通过极限腐蚀操作检测出标记种子;然后以种子标记为基础.运用形态学测地重建运算获取测地影响区骨架SKIZ--分水岭线;最后利用分水岭线与原病斑图像进行交集运算.从而得到分离的图像.运用该算法对棉花重叠病斑图像进行分离,试验结果表明:该方法能较好地将图像中的重叠病斑分离,并较好地保存病斑边缘信息,对图像中的微小结构和噪声不敏感,具有良好的鲁棒性.     

牛胴体眼肌切面图像的分割方法

在牛肉的计算机自动分级系统中,牛胴体眼肌图像的分割、大理石花纹的提取是利用计算机视觉评定牛肉等级的最基本及重要步骤。在简要介绍各种图像分割方法的基础上,对目前国内外应用于牛胴体眼肌图像的分割技术及各种算法进行了初步分析研究。并在此基础上,对其他学科提出的一些图像分割算法应用于牛胴体眼肌图像分割的潜力和前景进行了论述。     

玉米种子内部机械裂纹检测与机理研究

为深入研究因脱粒造成的玉米种子内部机械裂纹机理及其对发芽与出苗的影响,构建玉米种子内部机械损伤计算机识别系统,改进玉米种子脱粒原理和脱粒部件参数,研究了盛单216等3个品种玉米种子的籽粒外观特征,并借助体视显微技术分析了内部机械裂纹损伤特征、分布状况与形成规律等,探讨了玉米种子内部机械裂纹的成因。研究结果表明：玉米种子籽粒外形和内部机械裂纹状况差异显著;3种玉米种子普遍存在内部机械裂纹,长裂纹损伤率平均为39.8%;果穗喂入时籽粒冠部受到脱粒部件的冲击是裂纹形成的主要原因,在玉米籽粒冠部形成冲击区并产生裂纹,裂纹向胚部扩展;内部裂纹信息应从籽粒冠部和背面提取。     

基于分形维数的玉米和杂草图像识

提出了利用分形维数来识别玉米和杂草的方法.将田间采集到的原始图像转化到HSI空间,利用H分量的不变特性进行图像变换,以消除光照的影响,有利于图像的分割处理.为了识别出玉米和杂草,比较了3种分形维数的计算公式和计算方法,利用Matlab编写的分形软件得到了玉米和杂草的平均分形维数,试验结果表明:Bouligand-Minkowski方法最佳,其中玉米和杂草的平均分形维数分别为1.204和1.079.利用SVM方法进行识别,正确率可以达到80%.