基于自适应中心对称局部二值模式的作物病害识别方法

基于局部二值模式(LBP)算子在模式识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,针对作物病害叶片图像的特点,提出一种自适应中心对称局部二值模式(Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP)算法,并应用于作物病害识别。该算法能够得到光照和旋转不变性的纹理特征,利用模糊C均值聚类算法对病害叶片图像进行分割,再将分割后的病斑图像进行分块,然后采用自适应阈值提取每个子块的ACSLBP纹理直方图,结合作物病害叶片图像的颜色特征,利用最近邻分类器识别作物病害。在黄瓜4种常见病害叶片图像数据库上进行试验,平均识别率高达95%以上,表明该方法是有效可行的。     

基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割

为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割,对局部二值拟合（local binary fitting,LBF）模型进行了深入研究,从而提出一个改进的 LBF模型,即在LBF模型的基础上,添加一个新的水平集线性正则化项,与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服LBF模型的分割缺点,使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感,同时增强算法的抗噪性,能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证,该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像,以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。图21表1参15     

基于改进局部二值模式算法的中草药图像鉴别

以颜色特征和纹理特征相结合的方法实现中草药显微图像的识别。将RGB图像转换为HSV图像,以HSV直方图对目标图像颜色特征进行提取;在传统局部二值模式中引入支持旋转不变特征的算子,并以均匀模式来描述目标图像的纹理,从而有效降低特征的维数;针对传统局部二值模式未考虑邻域像素分布特点而影响了纹理特征提取效果的不足,为其加入邻域点灰度值间的关系,对所有的相邻像素进行二值化;以Chi平方统计法对直方图进行相似性度量;为克服传统K近邻法的多优解问题,引入最短距离模式对最优解进行提取;最后通过优化算法来验证其集体性能,过程中结合训练集与测试集,证实优化算法的识别效果更佳。     

基于改进Bernsen 二值化算法的 植物病害叶片病斑检测

针对大区域田间复杂背景下植物病害远程识别中的叶片病斑检测难问题,提出一种基于改进Bernsen二值化算法的植物病害远程检测方法。通过物联网采集不同区域的植物叶片图像,根据在RGB和HIS颜色空间中叶片病斑与正常叶片和背景的色调差异的特点,利用改进Bernsen二值化算法分别在图像的R、G、B、H 4个颜色通道上提取病斑,然后进行病斑图像融合,得到病斑图像。采用该方法对多幅物联网视频植物病害叶片图像进行病斑分割。实验结果表明,该算法在复杂背景环境下能够有效分割植物病斑图像,去除大量复杂背景,得到病斑图像。该方法能够为大区域植物病害远程智能监控系统提供技术指导。     

基于多阶局部二值模式的图像纹理提取技术探讨

人脸特征提取,是人脸识别技术过程中必不可缺、非常关键的步骤之一,目前常见的方法有基于面部器官的特征提取、基于模板的特征提取、基于代数方法的特征提取、基于弹性匹配法的特征提取等多种方法,T.Ojala等人提出了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)方法,利用它来进行图像的纹理特征提取。利用局部二值模式算子验证了二阶局部二值模式方法更有利于提高图像的识别效果,方法简单易行,计算量小,如能与其它的方法一起配合使用,则能大大提高图像的识别率。     

基于实例分割苹果采摘机器人视觉定位与检测

为了实现采摘机器人对复杂环境中的苹果进行精准的视觉检测与定位,提出了一种基于Mask RCNN实例分割模型检测果园苹果的方法.为了降低模型的参数数量并提升检测的速度,将主干特征提取网络由Resnet101网络替换为轻量化Mobilenetv3网络.该网络结构采用深度可分离卷积代替普通卷积,能有效降低模型参数量.并采用空...     

苹果二斑叶螨的发生与防治

二斑叶螨又名白蜘蛛,是一种世界性的重要害螨,具有寄主广泛,繁殖速度快,抗药性强,难防治等特点,是黄河故道地区苹果生产的主要虫害.     

基于小波滤波与自适应阈值分割算法的玫瑰叶片病斑提取研究

针对玫瑰叶片白粉病病斑分布离散、无序且边缘细节复杂、传统图像分割算法提取病斑困难等问题,提出了一种基于小波滤波与自适应均值阈值分割（WT-AAT）的叶片病斑图像提取算法。首先,为了去除原始图像噪声,使用二维离散哈尔小波变换将图像进行二层小波分解,并依据高、低频子图像自动提取噪声系数,进而设定滤波阈值;然后,将高于阈值的噪声系数置零,并逆序对每层进行小波重构,最终生成等尺度的去噪图像;最后,采用可滑动窗口分割算法对去噪图像进行自适应分割,再根据子图的灰度均值设定二值化阈值,在二值化处理的基础上析取白粉病病斑。结果表明,与WaterShed、Prewitt、Otsu等传统分割算法相比,WT-ATT的像素漏警率的降低率分别为18%、18%和6%,说明该方法能够较为准确地分割出病斑,并达到良好的病斑辨识效果。     

基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割

针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。     

苹果二斑叶螨的防治技术研究

苹果二斑叶螨又名二点叶螨 (Ｔｅｔｒａｎｙ ｃｈｕｓｕｒｔｉｃａｅＫｏａｈ) ,俗称白蜘蛛 ,属叶螨科叶螨属 ,是一种为害果树的杂食性害螨。此螨繁殖力强 ,好活动 ,喜干燥高温 ,多栖息于叶背等较隐蔽处吸食汁液 ,造成叶片失绿 ,严重时落叶。自丰县大沙河果园 1 995年首先发现二斑叶螨以来 ,江苏苹果主要产区的丰县和沛县连年发生 ,且呈上升趋势 ,其较强的抗药性及较大的危害性已越来越引起果农的关注。 1 999年 6月我们在以往防治工作的基础上利用多种杀螨剂对二斑叶螨进行了田间防效试验 ,以便为有效的药剂防治提供依据。1　材料与方法1 …     

苹果褪绿叶斑病毒一步法RT-PCR检测

RT-PCR技术在植物病毒检测方面有着快速、灵敏、特异性强等优点。然而传统的RT-PCR是在两个酶(逆转录酶和Taq酶)分别催化下在两个体系中的两步反应,即由RNA逆转录为cDNA,再以模板cDNA进行PCR扩增,操作步骤比较繁琐,而且很容易造成交叉污染。笔者建立的一步法RT-PCR是在逆转录酶(M-MLV)和Taq DNA聚合酶共同作用下,只需在一个反应管中就可以完成反转录和cDNA扩增的全过程,两个步骤一步完成,以达到对苹果褪绿叶斑病毒快速、简便、敏感的检测。     

苹果褪绿叶斑病毒的分子杂交检测

[目的]探索检测苹果褪绿叶斑病毒的技术体系。[方法]利用CTAB法提取感病苹果叶片总RNA,以总RNA为模板,利用特异性引物,建立利用cDNA探针检测苹果褪绿叶斑病毒的技术体系。[结果]扩增出了预期片段,经克隆、测序证明该片段为苹果褪绿叶斑病毒的特异性片段。以带有特异片段的质粒为模板,利用PER技术制备出地高辛标记的cDNA探针。[结论]以质粒为模板可高效制备大量探针。地高辛标记探针为非放射性标记探针,安全性较好,灵敏度较高,具有重要的应用价值。     

苹果褪绿叶斑病毒的ELISA检测技术研究

比较了直接双抗体夹心法 ( DAS- ELISA)和间接双抗体夹心法 ( F( ab) 2 -ELISA)检测 CLSV的范围 (不同株系 ) ,并分析了在病毒提取介质中加入某些特殊成分后 ,对直接双抗体夹心法检测 CLSV效果的影响。结果表明 ,间接法可以检测较宽范围的病毒株系 ;当常规病毒提取介质中加入尼古丁、氯化镁和聚酰胺时 ,标准双抗体夹心法的检测范围也可以扩大     

苹果褪绿叶斑病毒的ELISA检测技术研究

比较了直接双抗体夹心法（DAS－ELISA）和间接双抗体夹心法（F（ab)2-ELSIA)检测CLSV的范围（不同株系）,并分析了在病毒提取介质中加入某些特殊成分后,对直接双抗体夹心法检测CLSV效果的影响。结果表明,间接法可以检测较宽的病毒株系;当常规病毒提取介质中加入尼古丁、氯化 镁和聚酰胺时,标准双抗体夹心法的检测范围也可以扩大。     

陕西果区苹果二斑叶螨的发生与防治初探

提出采用人工防治和化学防治相结合的方法,抓住越冬期雌成螨出蛰盛期和麦收前这两个关键时期即可基本控制其发生危害。     

基于图像分割和深度学习的人造板表面缺陷检测

【目的】针对板式家具零件表面缺陷人工检测过程存在的检测效率低、准确率低、检测结果无法数字化存储等问题,提出了一种基于图像分割和深度学习算法的饰面人造板表面缺陷的检测方法。【方法】利用工业相机采集人造板图像,构建缺陷数据集,采用全局阈值和局部动态阈值算法分割表面缺陷与图像截取,通过将ReLU6非线性激活函数替代ReLU函数,并引入倒残差结构的方法,优化MobileNetv 2深度学习网络,进行缺陷识别与分类。【结果】该方法对饰面人造板表面崩边和划痕缺陷的检测精确率分别达到了93.1%和97.5%,召回率分别为95.3%和97.6%,单张板件平均检测用时为163 ms。【结论】本研究提出的方法具有较高精度与稳定性,可解决传统人工检测方法的准确率低、效率低等问题,为家具板材表面缺陷的自动化检测提供新思路。图6表3参21     

Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法

针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点,对Gabor小波的使用方法进行了改进.首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像,接着使用局部二值模式得到纹理图像,然后提取出纹理图像的直方图信息,作为人脸图像的特征,最后使用支持向量机作为分类器,在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95%的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14s,表明该算法能符合实际应用的要求.     

二斑叶螨在苹果上的发生和防治

二斑叶螨(Tetranychus urticae koch)属蛛形纲,蜱螨目,叶螨科。2002年在民和县川口、马场垣等乡镇首次发现二斑叶螨为害,也