基于历史帧路径搜索的红枣动态图像采集

图像采集是实现红枣品质分级和检测的关键前提。针对基于静态图像的采集方式不能全面反映外观品质、实时性差和基于传输式图像采集方式的机械、电路设计复杂且适用性不足的缺点,提出一种基于历史帧最小路径搜索,实现对视频中红枣目标进行跟踪、标定,建立红枣动态样本集的方法。首先利用RGB(red,green,blue)颜色空间转换HSV(hue saturation value)空间图像的明度(V)分量,基于V分量建立掩膜对RGB图像执行掩膜去背景。同时,针对视频图像中获得的二值图像,建立坐标系,获得每帧图像基于轮廓外接最小正矩形的特征向量,将当前帧和前一帧中的特征向量基于最小路径搜索的方法,加入约束条件,实现对视频中每个红枣目标的跟踪和标定,最后基于正矩形参数的感兴趣区域(region of interest,简称ROI),实现动态样本建立。利用此算法,对拍摄的视频图像的检测表明建立的动态样本集能更全面地反映红枣外观品质。该算法简单、有效,特别在实现基于深度神经网络的红枣在线检测中具有较大的应用潜力。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中，复杂环境引起摄像机抖动，造成运动目标检测不准确的问题，提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区，利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析，进行抖动判断，并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理，以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明，本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰，实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取，大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

融合超像素分割算法与肢体特征的奶牛躯干精确分割方法

为了实现奶牛躯干的精确分割,以荷斯坦奶牛为研究对象,首先采用超像素分割算法(simple linear iterative cluster,简称SLIC)与显著性分析相结合的方法获得完整奶牛目标;然后通过设置傅里叶描述子以平滑Canny算子边缘检测的奶牛轮廓;最后采用基于奶牛肢体特征的分割点提取方法提取各分割点并依次连接生成奶牛躯干的分割线。为了验证本研究结果的有效性,使用试验图像库中随机抽取的20幅图像进行了测试,试验结果表明,本研究所提取的奶牛目标与手动提取目标的平均重叠率为96.83%,可以实现不同背景下奶牛目标的准确分割。本研究所提出的奶牛躯干分割方法的平均重叠率为99.86%,表明该方法在奶牛躯干精确分割中准确率较高且相对稳定,可以实现不同站立体态奶牛的高精度分割。     

高清视频车辆检测及跟踪系统的设计与实现

针对目前视频车辆检测与跟踪系统存在检测精度低、跟踪稳定性差等问题,设计基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)结构的高清视频车辆检测和跟踪系统。该系统采用高清摄像机为图像采集单元,利用现场可编程门阵列对采集到的IP视频图像进行实时图像解码和图像预处理,高性能DSP做为系统主控单元实现前景提取、车辆检测、识别和跟踪等功能,DSP与FPGA之间的数据交换通过两路高速串行接口连接,以满足运算处理时大批量中间数据的交互;采用基于背景图像差分检测方法进行运动目标的实时检测,通过计算目标物体的紧密度对运动目标进行分类,利用区域特征跟踪法来快速跟踪图像序列中的车辆目标。试验结果表明:与普通视频相比,高清视频条件下对视频图像进行处理,在定位及寻找物体边缘方面具有优势,提高检测精度10%以上,能够实现对运动车辆的实时、准确、快速跟踪。     

基于时序运动特征的奶牛爬跨行为识别研究

[目的]为了尽早发现发情奶牛并及时进行配种,提高养殖场的经济效益,本文研究了基于机器视觉的奶牛爬跨行为识别.[方法]选取3种行为视频:侧爬跨101段,追随191段,行走343段,合计635段视频,构建VideoROI_set_Extended数据集.针对每一个视频段,在分割出奶牛目标后,使用最小外接矩形(包含运动奶牛对...     

基于LBP纹理和改进Camshift算子的车辆检测与跟踪

提出了利用背景图像LBP（局部二值模式）纹理和当前帧图像LBP纹理的相似度分析提取前景的方法,克服了车辆检测中常用的帧差法、背景差分法对光照比较敏感的缺点.同时基于H,S,V分量及改进的LBP纹理的联合直方图与金字塔L-K光流法中心跟踪相结合的Camshift跟踪算法,有效地解决了背景目标颜色相近可能会导致跟踪的目标区域加入背景后变大、处理较大帧间位移的视频跟踪上搜索窗口的位置准确度较低的问题.实验证明,该方法具有良好的检测和追踪效果.     

基于混合高斯模型的生猪个体检测算法

背景模型对于视频中运动目标检测的目标提取至关重要。高斯混合模型(GMM)是背景模型中常用的方法之一。混合高斯模型对于目标生猪检测存在算法效率低、误判点和鬼影等缺点。对此本文提出了一种基于自适应高斯混合模型的改进算法,以克服传统高斯混合模型在猪目标检测中的不足。本文基于高斯混合背景模型,引入了视频帧m和t_0的两个新参数。在混合高斯背景模型基础上,为了提高建模收敛速度,采用自适应调整高斯分布模型个数。本文通过每m帧对高斯分布进行一次扫描,删除多余的高斯分布,来提高模型的收敛速度。同时,采用自适应调整学习率值来消除误判和鬼影;初始阶段采用较高而且递减的学习率,在t_0帧之前加快背景建模;随着时间的持续,背景模型逐渐变得稳定,此时可以使用较小的学习率。t_0帧后为了保持稳定的背景建模,减少噪声干扰,本文采用了在t_0后使用固定的学习率。实验结果表明,该算法能够快速建立初始背景模型,检测运动目标猪,并提取目标猪的完整轮廓。该算法具有良好的鲁棒性和适应性。     

基于改进Vibe算法的观赏鱼目标检测研究

借助计算机视觉技术研究鱼类行为已逐渐成为热点课题,该技术模拟生物视觉原理,通过处理采集的图片或视频获得动态目标参数信息,以达到对鱼类游泳行为监测分析的目的。利用传统的Vibe算法进行鱼类游泳行为监测会出现消除鬼影需要消耗大量视频帧,存在水面波纹的动态背景下运动目标的检测结果不准确的问题,因此提出了一种改进的Vibe算法。针对消除鬼影需要消耗大量视频帧,提出利用层次遍历搜索算法对目标图像进行标记并计数方法来自适应调整背景更新概率以实现快速消除鬼影。针对存在水面波纹的动态背景下运动目标的检测结果不够精确,提出基于LBP和HSV去除水面波纹以提高检测精度。     

基于镜头检测的成熟期水稻图像处理算法研究

快速处理视频信息,实时获取水稻生长密度,是实现水稻联合收割机喂入量实时控制的关键。采用模板算法,引入基于镜头检测的视频挖掘技术,提取视频信息中的关键帧作为水稻密度突变检测依据。结果表明,镜头检测技术的平均每帧检测时间是0.05 s,比传统静态图像算法提取作物的密度特征速度快16倍;模板算法可有效消除田间作物品种、生长态势、光照等自然因素的影响,算法具有通用性。     

基于K-means聚类与果萼形状的‘海沃德’猕猴桃膨大果检测方法

【目的】根据‘海沃德’猕猴桃膨大果和未经膨大剂处理的猕猴桃正常果在果萼形状上的差异,建立一种基于K-means聚类算法的猕猴桃膨大果的图像识别方法。【方法】利用K-means聚类算法对猕猴桃的RGB图像进行聚类,以初步分割出猕猴桃果萼;对RGB图像进行灰度化,并采用最大类间方差法对灰度图像进行阈值分割,基于阈值分割后的二值图像提取猕猴桃的边缘区域;基于K-means聚类分割的结果与猕猴桃边缘区域的二值图像提取果萼的聚类,再利用数学形态学处理精确提取出猕猴桃的果萼。求取果萼区域最小外接矩形的长宽比,并根据长宽比进行猕猴桃正常果与膨大果的判断与识别。【结果】对提取的猕猴桃果萼特征的统计分析表明,当猕猴桃果萼区域最小外接矩形的长宽比值大于1.6时为膨大果,否则为正常果,利用该算法对‘海沃德’猕猴桃膨大果的总体正确识别率为91.5%。【结论】基于K-means聚类分割算法和果萼形状上的差异所提出的猕猴桃膨大果无损、便捷检测方法,为猕猴桃膨大果的工业化在线检测及基于手机平台的猕猴桃膨大果识别软件的开发提供了新思路。     

图像拼接技术在茶树病虫害防治研究中的应用

为较好地实现茶树全景图像的拼接,针对图像拼接过程中存在同名点检测时间长、非同名点基数大的问题,提出一种顾及排列顺序的图像拼接算法。该算法以基准图像为起始,采用相关性原理,以矩形块为计算单位,提取图像间相关区域;后序图像区域提取基于前序图像区域位置计算;最后在目标区域中完成同名点检测,并实现特征匹配、图像配准与融合。试验结果表明,顾及排列顺序的图像拼接算法基于目标区域提取同名点能有效地减少非同名点数量,缩短同名点查找以及特征匹配时间,能够有效提高图像配准速度并实现茶树全景图像的无缝拼接。     

基于改进Camshift的竹材加工目标检测跟踪算法研究

将计算机视觉技术应用到数控剖竹机运动加工目标的检测和跟踪中,提出一种基于改进Camshift算法的适合竹材加工运动目标检测和跟踪算法.针对竹材检测、跟踪过程中的干扰因素,通过图像的色度值来代替背景图像的亮度值,来减少阴影干扰,采用背景差分法与帧间差分法相结合的目标检测方法,改进Camshift算法,利用HSV图的H分量均值和每一帧H分量均值的差值结果来进行H分量均值更新,以克服光照影响,并利用Kalman滤波实现对下一帧竹材所在位置进行预测,预测结果用于修正Camshift算法的跟踪结果.结果表明,改进的算法能够对运动竹材目标进行实时跟踪,算法高效、准确.     

基于视频区域动态特征的林火烟雾检测技术研究

  目的  视频监控越来越多地应用到森林火灾烟雾的早期检测中。现有的视频林火烟雾检测方法大多是基于像素提取烟雾特征进行分析检测,烟雾发生早期或烟雾距离摄像头较远时,在视频图像上烟雾仅呈现较小区域,且烟雾的扩散具有无规则性,背景环境复杂多变,导致基于像素的特征不明显,因此使基于像素的烟雾自动化检测难度增大。本文根据可见光视频图像处理原理,提出一种基于局部区域图像动态特征的林火视频烟雾检测方法,以提高林火视频烟雾检测准确度和灵敏度。  方法  以视频图像为研究对象,每秒取一帧生成图像序列,对图像序列进行多层次不同尺度分区;利用图像信噪比原理,计算分区后的连续图像序列的信噪比;根据背景图像信噪比得到自适应阈值,确定待检测图像序列发生亮度变化的图像块,即为疑似烟雾块;提取疑似烟雾块的LBP纹理特征,采用支持向量机区分出烟雾区域。  结果  利用HSV颜色空间的亮度分量,可以有效提取烟雾区域。选择有林火烟雾的视频,对提出的烟雾变化检测方法进行验证,分析结果表明该方法能确定烟雾发生所在的图像块,且能排除部分非烟雾干扰因素。  结论  本文提出了基于局部区域亮度特征和LBP纹理特征的视频林火烟雾检测技术,能准确定位烟雾发生区域,排除部分干扰因素,检测识别率平均达到92%以上,有助于实时林火烟雾自动检测,提高林火烟雾检测率,具有很强的实用性。      

基于机器视觉的黄花菜干菜分选方法研究

针对黄花菜干菜分选设备缺乏、人工分选效率低、产品附加值不高等问题,研究基于机器视觉的黄花菜干菜分选方法。设计搭建了试验平台和图像采集系统,构建了干菜图像及尺寸信息基础数据库;基于数据转换、背景差分、全局阈值、轮廓提取等方法提取目标区域,采用外接矩形算法测量干菜相关尺寸。试验结果表明,本研究采用的方法能够准确测量黄花菜干菜长度,通过长宽比判断干菜品质的正确率较高,满足实际使用要求。     

基于双目视觉的农田障碍物检测

针对智能农业机械自动驾驶或辅助驾驶立体视觉障碍物检测技术中,传统阈值分割不能达到目标提取精度的问题,提出基于分析扫描线上区域分割与特征匹配相结合的障碍物检测算法。在双目视觉系统得到农田场景图像对中,通过分析扫描线上像素分布情况将图像分割,进行归类整理提取目标区域;对目标区域进行快速立体特征匹配,得到目标区域的空间信息,进行障碍物的检测。对800帧(400对)图像进行检测试验,结果表明:每对图像的平均处理时间<100 ms,本次试验检测出障碍物的正确率达到95%。该算法用于农田障碍物检测具有很好的检测效果。     

基于卷积特征融合的篮球比赛视频遮挡运动员检测方法

为了提高遮挡篮球运动员检测性能和检测效果,提出了基于卷积特征融合的篮球比赛视频遮挡运动员检测方法。利用卷积特征融合网络的扩展结构,得到篮球比赛视频中遮挡运动员的图像信息,基于卷积特征融合网络核函数,提取出篮球比赛视频遮挡运动员的轮廓信息,根据运动员图像的像素点坐标,构建了图像区域内的目标模型,获取到运动员在篮球比赛视频中的遮挡区域,结合篮球比赛视频中连续2帧运动员图像之间的像素灰度差分关联系数,完成篮球比赛视频遮挡运动员的定位,通过训练卷积特征融合网络,输出篮球比赛视频遮挡运动员检测结果。实验结果表明,所提方法在提高检测性能的同时,具有良好的检测效果。     

基于HALCON软件与HSV模型的树木检测算法研究

针对半自动液控变割幅坐骑式割草机在工作时,操作人员不能准确目测前方树木的间距而无法确定当前割草机的割幅的情况,提出了1种基于HALCON软件及HSV[H表示色调(hue),S表示饱和度(saturation),V表示明度(value)]颜色空间的树木检测算法。利用HALCON算子将原RGB[R表示红色(red),G表示绿色(green),B表示蓝色(blue)]图像转换到HSV空间后,分析H和S分量的灰度直方图,对其进行对比度增强处理,并运用动态阈值法分别分割出大体目标区域并求出并集,再依次运用连通域处理、形态学操作、目标区域提取、矩形度过滤等后续处理,提取出树木的完整轮廓。最后运用MER(最小外接矩形)算法生成树木轮廓的最小外接矩形,为后续的树木间距测量等工作奠定基础。     

基于可见光光谱的幼龄沉香图像分割与特征提取研究

为促进数字图像处理技术在珍贵树种营养分析中的高效应用，以幼龄沉香为研究对象，运用大津法与K-Means算法分别对试验获取的幼龄沉香可见光图像进行分割，对2种分割算法进行比较研究。基于图像分割结果，提取R、G、B等8种颜色特征并进行主成分分析，同时计算沉香图像的最小外接矩形的矩形度RE。结果表明，1）大津法与K-Means算法均可实现对多张幼龄沉香可见光图像的分割，大津法较K-Means算法分割速度快，但分割精度小于K-Means算法，在具体分割时应根据实际需要对2种算法进行选择。2）提取的8种颜色特征的3个主成分累计贡献率可达到99%，可作为颜色特征；最小外接矩形的矩形度RE能够表达沉香轮廓内面积CA与最小外接矩形面积LA的比值，可作为形状特征，将这种特征因子用于构建沉香微量元素含量预测模型，有利于缩短建模时间并提高模型的精度。综上所述，研究结果可促进数字图像处理技术在珍贵树种营养诊断中的进一步发展，为精准林业提供参考。     

基于梯度幅度和Hough 变换的林木根系GPR 目标检测

探地雷达图像中识别林木根系的重要依据是双曲线回波特征。通过分析精确检测到的林木根系探地雷达图 像中的双曲线,提出了目标曲线检测的改进方法。该方法包括2 个方面的内容:1)基于探地雷达图像具有子波频 率信息的特殊性,提出了一种基于梯度幅度的感兴趣区域(ROI)提取方法,为了使梯度幅度图中双曲线特征更为突 出,对普通梯度法进行了微分取值方式的优化,实现了双曲线的快速提取;2)对提取出来的ROI 进行Hough 变换以 检测双曲线,通过位置信息与幅度信息综合投票提高原始Hough 变换的精确度,去除背景杂波等虚假目标,从而实 现目标双曲线的精确提取。      

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.