基于自适应全局阈值融合标记的遥感图像建筑群分割

针对分割遥感图像建筑群时,标记不完全所产生的过分割和欠分割并存问题,提出一种基于自适应全局阈值融合标记的图像分割算法.该算法根据建筑群的分布和纹理特点,利用小波变换提取图像梯度,通过形态学重构对梯度图像进行滤波;采用局部极小值法提取背景标记,并应用自适应全局阈值法提取建筑群标记.采用逻辑运算进行标记融合,用融合后的标记修改加权像素的Sobel梯度图实现精准分割.实验结果表明,该算法能够弥补形态学滤波梯度图的局部极值标记不足问题,抑制了建筑群的过分割和欠分割,准确地将建筑群从背景中提取出来,分割正确率达到90.7％.     

基于分水岭和改进MRF的马铃薯丁粘连图像在线分割

针对马铃薯丁粘连图像分割问题,提出一种融合分水岭和改进马尔科夫随机场（MRF）的分割方法。分水岭方法可以将粘连图像分割为若干一致性较好的区域,恰好有利于MRF进行标记,同时,针对实际应用中区域势团势能不一致的情况,通过改进势函数确定MRF的条件概率,使其在全局上具有一致性,从而解决粘连分割问题。用分水岭方法对图像进行初始分割,将图像转化为块状表示。综合考虑初始分割区域的相对高度和面积,用改进的MRF标记正确分割区域和过分割区域。计算过分割区域与邻域的紧密度,选择紧密度最大的邻域并与之合并。试验结果表明,该方法在继承了分水岭方法优点的前提下,解决了过分割的问题,正确率为95%。     

基于多光谱融合图像的背景分割

针对可见光或近红外图像背景分割存在精度不高的问题,提出多光谱融合的图像分割。首先采集红色、绿色和近红外3个波段光谱图像,采用r ir、2g-r-ir、R G IR、g ir、g r、ir-r、IR-R等融合方式,然后使用最大方差自动取阈值法确定阈值,并根据此阈值分割图像。在试验中,进行了各种融合图像分割效果的对比研究,并与原始的单波段光谱图像进行比较研究。试验结果表明,IR-R的融合方式效果最好。     

基于IMFO-Otsu的果实深度图像多阈值分割

为了解决传统果实图像进行阈值分割易受颜色、光照等因素影响的问题,提出一种基于改进飞蛾火焰算法（Improved Moth flame Optimization,IMFO）的多阈值分割算法（IMFO-Otsu）。算法在构建深度直方图后,根据多阈值Otsu准则获取最佳分割阈值。为了提高获取最佳阈值的计算效率,对多阈值Otsu准则进行剪枝处理,并使用提出的改进飞蛾火焰算法对算法进行加速。为验证IMFO-Otsu算法的效果,使用该算法对采集得到的果实图像进行多阈值分割,结果表明提出的算法具有良好的性能。由于提出的算法没有用到彩色图像的颜色信息且简单有效,能在夜间环境等复杂情况对果实识别与定位提供支持。     

基于条件随机场的梨园场景图像分割方法

提出一种基于条件随机场模型的梨园场景分割方法,条件随机场模型直接对分割目标的后验概率建模,融入图像空间上下文信息,使得条件随机场模型可以获得更精确的分割结果。将已标记的场景图像划分为超像素,超像素的特征向量和标记的类别作为学习样本整合到类别数据库中;将未标记场景图像划分为超像素,利用条件随机场和类别数据库对未标记图像超像素的特征向量和空间关系进行建模;训练获得模型参数,利用最大后验边缘准则对未标记超像素进行类别推理。实验结果表明,与改进的K-最近邻方法相比该算法可以更加准确地进行梨园场景分割。     

基于多阈值图像分割算法的秸秆覆盖率检测

针对目前秸秆覆盖率人工检测费时费力、准确率低、信息难以存储的问题,提出了一种基于图像分割的秸秆覆盖率检测方法。考虑到传统图像分割方法精度不高,且多阈值分割时计算量过大,将灰狼算法中的搜索机制与差分进化算法相融合,提出一种基于图像多阈值的自动分割方法（DE-GWO）,用于田间秸秆覆盖率检测。首先,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,采用自适应Tsallis熵作为目标函数,评估图像分割效率;其次,根据图像的复杂程度选取分割阈值的数量,利用DE-GWO算法对其进行多阈值图像分割;然后,分别按照灰度级别计算分割后图像比例;最后,根据拍摄高度、fov视角等参数,将图像中秸秆覆盖率与实际地理面积进行转换。实验结果表明,本文算法田间秸秆覆盖率与实际测量误差在8%以内,且相比于改进粒子群算法（PSO）和灰狼算法（GWO）,DE-GWO算法精确度更高,平均耗时为人工测量的1/1500。开发了一套依据DE-GWO算法的秸秆覆盖率检测软件系统,为后续监控系统的实时检测提供了算法基础和软件支持。     

自然场景下植物叶片图像分割方法研究

图像分割是一种重要的图像分析技术,旨在把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分.图像分割的结果是图像特征提取、识别等图像理解的基础.介绍阈值分割和边缘检测的分割方法,并进行分割算法试验,分析自然场景下植物叶片图像几种分割方法的优缺点,为该分割方法的应用提供依据.     

水果品质检测中的模糊阈值分割方法

为实现利用机器视觉技术进行水果检测分级，对水果检测图像的分割进行了研究。依据模糊集合理论，提出了先验知识引导的自适应模糊阈值分割算法，实验表明该方法应用效果较好。     

基于分块阈值和边缘检测的叶片分割算法

针对复杂的植物叶片图像,提出了一种分块阈值、边缘检测相结合的图像分割算法。首先,根据预先确定的子块的大小,把整幅图像划分成若干数目的子块,对每个子块用大津法进行分割,把分割好后得到的子图像拼接起来形成目标图像;然后,用改进的Sobel边缘算子对原图像进行边缘提取分割;最后,把分块阈值得到的结果与边缘检测得到的结果结合起来得到较优的结果;在此基础上再进行腐蚀、填洞等形态学操作,得到最终的分割结果。实验表明:与传统的分块阈值、边缘检测相比较,此算法的抗噪性较好,细节上分割得也较为清楚,具有较好的分割效果。     

基于颜色和形状特征的棉花害螨图像分割方法

针对棉花害螨图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了一种基于改进型超红特征和面积阈值的棉花害螨病斑的图像分割方法。该方法主要可分为3个步骤:首先利用改进后的超红特征2.1R-G-B提取出复杂背景下棉花害螨图像中的类病斑区域(具有相同红色的害螨病斑和茎杆);然后将类病斑区域与非类病斑区域的灰度图像进行二值化处理;最后利用面积阈值法将类病斑中的害螨病斑分割出来。实验结果表明,改进后的超红分割算法能有效地提取出棉花害螨病斑,准确率可达94.79%。     

基于CLAHE的苹果树树枝迭代阈值分割方法研究

针对农业采摘机器人自主导航和采摘过程中的障碍物树枝识别问题,为解决迭代阈值分割算法在目标与背景图像灰度差别不明显情况下的分割缺陷,提出了基于对比度受限自适应直方图均衡化基础上的果树树枝迭代阈值分割方法。首先,通过颜色空间变换,将RGB颜色空间的果树树枝图像转换到XYZ和I1I2I3颜色空间,并提取出X-Y色差因子和I2颜色因子,对其进行灰度差别分析;然后,对灰度差别不明显的图像进行对比度受限直方图均衡化处理后,再进行迭代阈值分割,从而剥离出树枝区域。实验结果显示,采用本文方法,树枝图像分割成功率为92%。     

基于颜色特征的牧草图像分割方法研究

针对自然光照条件下牧草图像的分割问题,分别研究了在RGB颜色空间和HSI颜色空间中牧草颜色特征的提取。在RGB颜色空间中,利用2G-B色差特征得到牧草和背景差值最大的色差灰度图像,使用最大类间方差图像分割法对色差灰度图像进行了图像分割。在HSI颜色空间中,根据牧草H分量的分布特点,使用模糊C-均值(FCM)的彩色图像分割方法对牧草的彩色图像进行了有效分割。实验表明,基于HIS彩色空间H色调的FCM方法对牧草的分割能够取得比较理想的效果,经二值化处理后得到的牧草轮廓要比基于2G-B色差特征的最大类间方差分割方法得到的牧草轮廓更加完整。     

基于机器视觉的番茄果实图像分割方法研究

为了改善番茄采摘机器视觉系统中番茄果实图像的分割效果,对基于二维直方图的阈值分割方法的理论进行了分析,针对番茄果实图像的特点将阈值点附近的区域信息引入分割算法中,提出了一种改进的基于二维直方图的Otsu阈值分割方法,改善了图像的分割效果。     

田间枣树叶片复杂目标图像综合分割方法

设计了一种复杂图像分割的综合算法。首先对图像进行预处理,锁定大致目标范围,对图像进行增强,再基于阈值分割和Canny算子对图像进行初步分割。然后结合形态学处理方法及各种逻辑运算对分割结果进行优化处理,得到精确完整的目标图像。以田间枣树叶片图像为例进行实验,证明了该算法的可行性和有效性。该算法对叶片重叠、叶片灰度不均匀等复杂图像都有很好的分割效果,获得了边缘清晰、平滑、定位精确的边缘图像。     

图像分割在成熟茄子目标识别中的应

针对在自然光生长条件下采集的茄子图像,采用自动取阈的算法,分别利用图像的灰度信息、基于R、G、B分量线性变换的3个正交彩色特征量和基于HSV彩色空间对图像进行分割.经Matlab仿真对比结果得出:利用Otsu算法对灰度图进行分割,虽然对灰度直方图进行了优化,目标与背景的分割效果较好,但存在局部反光的影响;采用改进的Otsu算法,对彩色特征量(2G-R-B)/4进行分割,可以在一定程度上消除局部反光的影响;同样采用改进的Otsu算法对HSV彩色空间色调分量的分割,则可以克服目标茄子表皮的反光对分割结果的影响,取得了较好效果.以数学形态学降噪方法进一步对利用色调分割后的二值图像进行平滑处理,可大大改善分割效果.     

基于图像运算的牛肉大理石花纹分割方法

针对牛胴体眼肌切面大理石花纹图像的自然纹理特征,首先采用区域生长法进行图像的背景分割,然后采用图像差影法操作、图像腐蚀和膨胀技术以及图像的逻辑运算实现背长肌区域的分割,再通过Otsu法自动选取阈值,以此阈值为门限值,对图像进行二值化处理,最终提取出牛肉大理石花纹。实验结果表明,该综合处理技术具有很好的适应性,可以对各种牛胴体眼肌切面图像进行大理石花纹的准确分割。     

基于分形理论的树木图像分割方法

提出用分形维数和颜色对树木图像进行分割的方法，分割时用双毯法计算分形维数，用颜色、强度、局部分维、边界边缘等特征组合的方法进行区域生长。试验表明，基于分形理论对树木图像进行分割是一种非常有效的方法。     

基于模糊聚类分析的草莓图像分割方法研究

为改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果,对普通均值聚类的分割方法理论进行分析,针对草莓果实图像的特点将模糊-均值聚类算法引入分割算法,大大改善草莓果实图像的分割效果。     

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。     

农产品品质检测中常用的图像背景分割方法

利用机器视觉对农产品进行无损检测和自动分级时，对实时拍摄的农产品图像，在进一步的特征提取、模式识别等图像处理之前，采用适当、有效的方法把农产品图像从背景中分剖出来是一个非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏将直接影响到农产品分级的最终效率和准确性。为此，介绍了农产品品质无损检测中常用的图像背景分割方法。