基于Matlab的复杂背景下叶片图像提取方法

将需要研究的植物叶片从复杂的背景下提取出来是后期图像理解和图像分析的关键。、主要是在支持向量机的基础上将叶片从复杂的环境下提取出来,并与H通道的（）’rSu算法和最大直方图熵与GA相结合的图像分割算法相比较,在Matlab环境下进行仿真分析,结果显示支持向量机在复杂背景下进行图像分割方面有优势。     

基于作物病害叶片颜色的病斑提取方法

作物病害是影响作物产量和质量的重要因素,如何进行病斑的准确提取是后期病害识别的一个关键步骤。为了提高复杂环境下病斑提取的准确率,提出一种基于叶片颜色的病斑提取方法,利用叶片正常部位和病害部位的颜色信息的不同,进行基于支持向量机的分割处理,从而得到很好的分割效果,然后对得到的图像进行最大类间差法处理,完成病斑的提取。结果表明,该方法具有有效性。     

一种用于植物图像背景分割的最大熵改进算法的研究

以茉莉花植物为研究对象,提出了一种基于2G-R-B颜色特征的最大熵改进算法。该方法利用基于梯度的边缘强度算法和OTSU法求出初始分割区域,然后在该区域运用最大熵法求出最佳分割阈值,最后利用数学形态滤波对图像进行去噪处理。结果表明,该文的改进算法分割效果明显好于基于梯度的边缘强度算法和OTSU法分割效果。     

基于邻域直方图的玉米田绿色植物图像分割方法

为了准确分割绿色植物与土壤背景,克服田间环境的复杂性,比如植物阴影、残渣的存在和光照强度变化等外界因素带来的影响,采用图像处理和支持向量机方法,以超绿特征(2G-R-B)灰度图像为研究对象,以像素点邻域组成的灰度直方图特征作为输入特征向量,通过试验选出最佳训练参数和最优邻域窗口模型。实验表明,该方法适应不同光照强度,并且可以减小噪声、植物阴影和残渣对图像分割带来的影响,得到完整的分割图像。     

一种基于支持向量机的图像检索方法

提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的个性图像检索方法,首先融合符合用户需求的图像的物理特征构造SVM分类器,然后把获得的图像信息提交给分类器进行识别,最后把检索结果返回给用户.实验结果表明,用SVM作为学习机器可以实现对图像的检索分类.     

基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别

叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。      

基于模拟退火算法的粮虫图像特征提取

特征提取是储粮害虫图像识别中的重要环节,是识别系统的难点所在。针对粮虫的二值化图像提取出17个形态学特征;运用模拟退火算法从粮虫的17维形态学特征中提取出面积、周长等10个特征的最优特征子空间;采用支持向量机分类器对粮虫进行分类,识别率达到95.0000%以上,证实了基于模拟退火算法的粮虫特征提取的可行性。     

棉田复杂背景下棉花叶片分割方法

【目的】解决棉田复杂背景下棉花叶部病害快速识别问题,为提出一种快速提取棉花植株和分割棉花叶片的方法。【方法】通过棉花植株的RGB颜色特征将植株与土壤进行分离,结合形态学处理技术和彩色分割方法,将植株的茎秆去除,保留棉花叶片部分;分别使用广度搜索分割算法、分水岭分割算法和轮廓搜索分割算法,对棉花叶片图像进行分割提取。【结果】基于广度搜索的分割算法将叶片轮廓搜索出来与原图融合分离出叶片,该算法对于图像结构简单的情况分割效果较好,通过对应的drawContours函数将每个轮廓画出,再与原图定位,将叶片的完整信息也轮廓结合,实现叶片的分离。【结论】基于距离变换的分水岭分割算法存在过分割问题,基于广度搜索分割算法与边缘检测结合对于叶片结构清楚图像分割效果显著,与轮廓搜索算法相比,后者的适用性更广,提取的轮廓层次结构也清楚,分割效果最佳。     

复杂背景下的树木图像提取

树木图像提取是将树木地面摄影图像中的单株树木与其周围景物分离的技术,为计算机技术在林业中的应用提供基础数据和技术支撑。在自然场景中拍摄的背景具有不确定性的树木图像,其提取是一项探索性很强的工作,具有重要的实用价值和现实意义。本文分析了复杂背景下树木图像的特点和提取的难点等问题;把近年来出现的树木图像提取方法按照图像分割和自然图像抠图分成两大类,并分别对每种方法中的典型算法进行了详细阐述。在此基础上,对图像分割与自然图像抠图技术在树木图像提取应用中的优势和局限性进行了分析和比较,提出把图像分割和自然图像抠图技术合理结合,针对树木图像特征,设计出准确、快速、实时的树木图像提取技术是未来研究的重点和难点。     

高效提取3种不同类型植物叶片色素的方法

旨在探索不同提取方式对不同类型叶片色素的提取效果。以中华蚊母树、栀子树和油麦菜的叶片作为3种不同类型的试验材料,分析溶剂、温度、时间、光照强度及叶片与溶剂的质量体积比对3种不同类型叶片色素提取效率的影响。结果表明,浸提时间、温度和光照强度等因素均会不同程度地影响叶片组织中色素的提取。不同类型叶片色素的提取均以液氮法(MLN)提取效率最高。该法对油麦菜叶片色素的提取可完全避免光照,减少色素降解,色素提取时间缩短至5min;对中华蚊母树和栀子树叶片,研磨提取的时间较短且更加充分,色素提取效率高,整个提取过程不超过10min。MLN操作简便、耗时短、效率高、测定结果稳定,可用于科研工作和工业生产中对植物叶片组织色素的快速提取与精确测定。     

基于图像投影变换的鸡蛋破损检测

提出了基于梯度增强和投影变换的禽蛋破损检测算法。该算法对透射鸡蛋图像的G分量进行Prewitt算子梯度锐化、最大类间法自适应阈值分割,对分割后的图像进行投影变换、信息提取,最后建立隶属函数,进行鸡蛋是否破损的判断并输出判断结果。试验表明,该方法检测效率高,平均检测准确率达到95%。     

从茶叶中提取茶色素的研究

[目的]研究低档绿茶中茶色素的提取并确定其最优提取工艺。[方法]用有机溶剂提取法从茶叶中提取茶色素,以茶色素产率为指标,对提取时间、乙醇浓度和溶液pH值进行3因素3水平正交试验以优化工艺条件。通过溶解性试验和稳定性试验分析该茶色素对光、热的稳定性。[结果]最优工艺条件为:将浸提的茶汁调pH值至6.5~7.0,用95%乙醇提取10 min,得茶色素产率为6.89%。茶色素为水溶性、醇溶性物质,但在1%醋酸溶液中的溶解度较纯水小,在0.5%氢氧化钠溶液中的溶解度比纯水大。该茶色素在酸性条件下可作棕黄色色素,中性条件下可作黄棕色色素,碱性条件下可作棕红色色素,并且其颜色稳定。茶色素水溶液对光比较稳定且有很强的耐热性。[结论]茶色素是一种非常优良的天然色素。     

快速小量提取小麦叶片DNA的一种简易方法

[目的]寻求少量、快速提取小麦幼叶DNA的方法。[方法]以小麦幼叶（只要是健康的绿叶,老叶也可）为试验材料,用改良的CTAB法小量快速提取转基因小麦总DNA。具体步骤为：①直接用已灭菌的1．5ml离心管夹取小麦叶片（无需称量）,然后在液氮中快速冷冻后用玻璃棒研磨成细粉（研磨直接在离心管中进行,不必先在研钵中研磨然后再转移到离心管里,能够有效减少材料损失）,加入600山预热（65℃）的2％CTAB提取缓冲液,快速振荡摇匀。置于65℃的水浴锅中温育30min,期间温和混匀几次。②取出离心管,冷却至室温,加入600m氯仿：异戊醇（24：1）充分混匀,于4℃下12000r／min离心8min（只抽提1次）。③取上清,加入等体积预冷的异丙醇,缓慢混匀,至有絮状DNA析出,-20℃放置30min以上。④4℃下12000r／min离心8min。弃上清液,将沉淀用700μl70％乙醇清洗2次,离心,弃乙醇,室温下挥发乙醇,加入适量ddH：O或0．1×TE溶解沉淀（DNA）,-20℃保存。所提取的DNA以0．8％琼脂糖凝胶电泳检测。[结果]改良的CTAB法提取小麦基因组DNA所提取的DNA纯度高、无降解现象,适用于进行常规PCR扩增,并且需要材料量少、成本低,还可缩短操作周期、节省时间。[结论]该研究为小麦DNA的提取提供了一种所需材料量少、简便、快速的方法。     

一种基于红外热图的温度提取方法

经济抗逆力开启了新型风险管理和评价工具。基于经济抗逆力的理论分析,构建包括经济稳定、市场效率、治理能力、社会发展、信息化发展在内的经济抗逆力综合评价指标体系。运用省域的面板数据,引入信息熵权法修正权重,从省际结构、地理区域和聚类分组等多维度测算中国经济抗逆力及其空间分布特征。研究发现,中国经济抗逆力总体呈现上升趋势,但增速放缓。而且,经济抗逆力具有较为典型的区域分布特征。各类分指数中,市场效率指数、社会发展指数与信息化发展指数是不同区域经济抗逆力水平提升的重要驱动因素,而治理能力指数偏低和经济稳定指数下降是经济抗逆力提升的主要制约变量。     

竹叶黄酮提取工艺的研究

比较了10个竹叶品种的黄酮含量和风味差异,并采用热水提取和乙醇提取两种方法,用正交试验筛选出最佳工艺参数。试验结果表明:斑竹、慈竹和紫竹黄酮含量较高,筱竹和麻竹风味较佳。正交试验提出最佳工艺参数,即热水提取的最佳工艺配比是提取时间30min、提取温度80℃、料液比例20倍;乙醇提取法的黄酮浸出量明显高于水提法,乙醇提取的最佳工艺配比是乙醇浓度80%、提取时间20min、料液比例20倍。     

杜仲叶中绿原酸和黄酮同时提取分离方法的研究

[目的]对同时提取分离杜仲叶中的绿原酸和黄酮的方法进行了研究。[方法]研究了以超声波辅助乙醇同时提取杜仲叶中绿原酸和黄酮的工艺条件,以绿原酸得率为考察指标,用紫外分光光度法测定绿原酸和黄酮的含量。[结果]最佳提取工艺条件为:提取溶剂为50%乙醇,原料与溶剂比例为1∶10(g∶ml),在60℃下超声提取50 min。将提取液浓缩后用乙酸乙酯萃取,酯层纯化后得黄酮提取物,黄酮含量为37.6%;水层酸化后用乙酸乙酯萃取,该酯层纯化后得绿原酸提取物,绿原酸含量为23.4%。[结论]该工艺操作简单,成本低,提取分离效率高。     

基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究

针对我国医药生产检测包装线上大输液杂质智能检测技术问题,提出了一种利用实时视频图像处理技术检测识别大输液杂质的方法.该方法对连续多帧被旋转的大输液瓶图像运用差分图像运动分析方法提取目标杂质;运用图像处理技术去除气泡噪声,准确分割目标杂质,采用Camshift跟踪算法连续跟踪几帧运动杂质以确保检测准确率;根据Camshift跟踪算法提取出的杂质运动和几何特征,应用SVM(Support Vector Machine)准确识别杂质类型.实验结果表明,该方法检测识别直径大于等于4个像素的杂质的检测识别率平均可达到95.4%,检测识别速率平均可达到581 ms/瓶.     

烟叶类胡萝卜素提取最佳条件的研究*

 在不同溶剂、提取时间、温度、料液比和提取次数等条件下,通过正交实验,对烟叶类胡萝卜素提取最佳条件进行了研究。结果表明：最佳提取工艺条件是用石油醚-丙酮(1∶1,V/V)混合溶剂浸提,料液比为1∶15(g/mL),在40 ℃条件下浸提3 h,浸提2次,其提取液的吸光度最高。