自然场景下苹果图像FSLIC超像素分割方法

应用Cauchy-Schwarz不等式,推导出一个聚类搜索过程中剥离不必要计算的条件,早期预估后舍掉符合预设条件的候选聚类,提出了基于自然场景的快速简单线性迭代聚类算法(FSLIC算法)。对包含极端恶劣条件下的500幅苹果图像进行了边界召回率检验和运行速度测试;统计了极端恶劣条件下的30幅苹果图像的全局错误率GCE、假阳性率FPR和假阴性率FNR。试验表明,提出的FSLIC算法减小了后续迭代过程中的冗余误差,边界召回率较GB超像素分割算法平均提高了21.7%,速度是GB超像素分割算法的1.83倍;整个图像分割过程中基于超像素的分割算法(GB、FSLIC)的GCE值较常规分割算法(BP、WT、SVM)平均减小了13%,较常规算法的GCE值减小了19%。     

基于机器视觉的田间小麦开花期判定方法

针对大量小麦育种材料花期难以精准、快速检测的问题,提出了一种基于综合颜色特征和超像素分割算法的小麦开花期判定方法.首先,根据光照强度及图像清晰度对综合颜色特征的过红颜色分量、HSV颜色空间的S分量和红绿归一化颜色分量自适应调节,增强小花和小穗的差异性.其次,基于中心距离函数和灰度变化函数改进超像素分割算法的聚类规则,获...     

基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法

针对苹果采摘机器人在自然环境下对着色不均匀果实的识别分割问题,提出了基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类算法将图像分割成内部像素颜色较为一致的若干超像素单元;然后,提取每个超像素的纹理和颜色特征,并采用支持向量机将超像素分为果实和背景两个类别;最后,根据超像素之间的邻接关系对分类结果进行进一步修正。实验表明,该方法能够对大部分超像素单元进行正确分类,平均每幅图像被错误分类的超像素约为2.28个。与采用像素级特征的色差法和采用邻域像素特征的果实分割方法相比,采用超像素特征的果实分割方法具有更好的分割效果。在进行邻接关系修正前,该方法图像分割准确率达0.9214,召回率达0.8565,平均识别分割一幅图像耗时0.6087s,基本满足实时性需求。     

植株点云超体聚类分割方法

针对传统的超体聚类分割对植株存在过分割率高、实时性差的问题,提出一种融合显著性特征图的超体聚类分割方法。首先,采用Kinect V2实时获取目标植株的彩色图像和深度图像,将RGB彩色空间图像转换为CIELab彩色空间图像,计算每个像素的显著性特征值,获取彩色特征图,并融合亮度特征图和方向特征图构建显著性特征图;然后,将显著性特征图和深度图像同步对齐,获得显著性点云,八叉树网格初始化点云,并通过Mean-Shift算法获取满足概率密度阈值的网格点云,取最大概率密度点作为种子点,基于点对之间的欧氏距离和特征相似度作为区域生长相似性准则,生成超体素块;最后,通过LCCP算法对显著性点云进行聚类分割。实验结果表明,改进的显著性超体聚类分割方法可以大幅提高目标前景分割的准确性和快速性,有效克服背景噪声和离群点。     

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PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法

为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法.先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置.以得到最优的图像分割闽值.试验结果表明,改进算法对超绿特征2G-R-B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性.     

基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方

为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G—R—B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K均值算法的图像分割方法。先用K均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置,以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明,改进算法对超绿特征2G—R—B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。     

基于改进人工蜂群模糊聚类的葡萄图像快速分割方法

为解决基于模糊C-均值聚类(FCM)的图像分割算法需要预先给定初始聚类数目和聚类中心,易使得算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的人工蜂群优化模糊聚类的图像分割方法。该方法在传统的人工蜂群的基础上进行优化,以FCM算法中目标函数为基础改进人工蜂群的适应度函数,运用蜂群行为中的采蜜蜂、跟随蜂和侦察蜂的分工合作来快速求解图像中的最优初始聚类中心,将求出的最优聚类中心输入给FCM进行处理,根据最大隶属度原则对果实图像进行分割。以300幅不同光照情况下拍摄的夏黑葡萄果进行分割试验,试验结果表明,改进的图像分割方法能更快地将水果从自然环境中分割识别出来,单幅图像平均分割时间为0.219 3 s,正确分割率达到90.33%,能满足采摘机器人及水果分级系统对目标图像的实时性要求。     

基于动态网格和分区域聚类的玉米苗带识别算法研究

针对基于计算机视觉的玉米苗带中心线提取受自然环境干扰严重的问题,提出基于6×6动态网格与分区域特征点聚类的玉米行定位算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用改进的过绿特征和最大类间方差法分割玉米苗带与土壤背景,得到二值图像;然后通过动态网格扫描二值图像,获取候选玉米苗带特征点,并对候选玉米苗带特征点采用分区域聚类算法,得到玉米苗带特征点;最后通过最小二乘法对特征点进行线性拟合得到玉米苗带中心识别线。田间试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好的适应较为复杂的田间环境。玉米苗带识别准确率为93.4%,处理一幅分辨率为1 920像素×1 024像素的图像平均耗时320 ms。     

改进加权FCM用于裂纹蛋2D图像分割的研究

解决裂纹鸡蛋图像灰度直方图目标与背景区域分布模糊、图像分割效果差的问题.通过将包含空间信息的二维直方图和改进特征加权FCM算法有机结合,迭代寻求最佳聚类有效性函数和加权矩阵,实现鸡蛋图像缺陷分割.同时,对经典FCM和改进特征加权FCM算法的性能进行了分析比较.结果表明:提出的算法更接近于真实聚类中心,目标函数值亦得到改善;二维直方图的改进特征加权模糊聚类算法更好地提取了裂纹鸡蛋图像的细节信息,图像分割效果好.     

基于改进Canny和灰度矩的水下图像边缘检测方法研究

针对水下图像对比度差、模糊,致使检测出的边缘存在不连续和伪边缘的问题,提出一种基于改进的Canny和亚像素的水下图像边缘检测方法。采用改进的Canny算法检测水下图像的像素级边缘,在此基础上采用灰度矩提取图像的亚像素边缘特征,提高边缘的定位精度和检测率。实验结果表明,提出的算法相较于传统的像素级边缘检测算法在边缘轮廓的提取、减少伪边缘、提升边缘精度方面有较大优势,尤其是对深海环境中光源单一以及图像对比度差的物体边缘的检测具有更显著的效果和定位精度。     

基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法

针对复杂背景下黄瓜叶部病害分割精度不高的问题,提出了一种基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法。首先利用超像素将黄瓜图像分块,获取黄瓜叶片的边缘,并提出了一种超像素间权重计算方法和显著种子选取方法;然后通过流形排序计算显著图,对得到的显著图进行阈值分割,得到二值图像;再将二值图像与原图像进行掩码运算,得到黄瓜病害叶片;最后利用超绿特征和数学形态学对病害叶片进行分割得到病斑。对常见的黄瓜病害(白粉病、褐斑病、霜霉病、炭疽病)图像进行测试,结果表明该算法与Otsu算法和k-means算法相比,有效解决了冗余分割问题,错分率均在5%以内,算法平均执行时间均小于4 000 ms,分割效果更加精确,为后续构建黄瓜病害自动识别系统奠定了基础。     

基于K均值聚类的成熟草莓图像分割算法

成熟草莓图像分割是草莓收获机器人识别和定位系统的关键技术.考虑到成熟草莓和其所处环境的颜色特性,在Lab彩色模式下将K均值聚类用于成熟草莓图像的分割.首先把输入的草莓图像从RGB空间转换到Lab空间下,然后初始化三个聚类中心进行K均值聚类的迭代算法,最后为消除成熟草莓花托表面细小瘦果对分割产生的影响,利用数学形态学的闭运算对分割的图像进行了修正加工.研究表明,K均值聚类分割算法在Lab模式下能够较好地分割出成熟草莓图像,并且Lab模式比其他彩色模式更适用于K均值聚类的图像分割算法.     

基于K均值聚类的绿色苹果识别技

针对颜色和背景相近的绿色苹果,提出了一种基于K-均值聚类的苹果图像识别算法.该算法以8×8像素的正方形区域为分割单位.选择颜色差R-B作为颜色特征,选择灰度均值m,标准偏差σ和熵e作为纹理特征,形成特征向量空间.采用间隙统计法确定苹果图像的最佳聚类数. 将特征向量空间和最佳聚类数作为输入,运用本文算法对苹果图像进行聚类和分割.对200幅图像识别实验结果表明,在顺光和逆光情况下,算法均能实现果实与背景的有效分割,果实识别的正确率高于81%.     

高精度视觉感应技术在水肥一体机中的应用

以农田水肥智能化管理为研究对象,构建了一种高精度视觉感应式水肥一体机。采用高精度视觉感应技术获取作物生长状态参数图像,基于超像素图像分割技术,对复杂的作物生长状态图像特征向量进行提取,采用模糊聚类算法对图像进行分割处理,根据目标图像的像素值统计结果进行生长状态预测,并结合环境参数信息,构建灌溉过程土壤电导率EC和pH预测模型。测试结果表明：水肥一体机控制系统能够有效预测作物对水肥需求,提高了灌溉过程混肥精度,可节约灌溉用水量、提升生产效率、降低人工成本。     

基于超像素暗通道和改进导向滤波的农业图像去雾方法

针对传统暗通道先验算法运算速度慢以及适用性差的问题,提出了一种基于超像素级暗通道先验和自适应容差机制改进导向滤波算法的农业图像去雾方法。首先利用超像素分割获得具有一致颜色和亮度属性的超像素块并估计不规则区域块的透射率,引入导向滤波算法并利用自适应平滑参数细化透射率得到更为细致的边缘信息,加入自适应容差机制,使其能够根据图像明亮区域的变化和雾霾的浓度对透射率进行自适应补偿修正,得到最优透射率。最后对局部大气光估计和适应性调整,根据大气散射模型得到质量更高的复原图像。试验以6幅农业场景图像为例进行去雾研究,采用主观和客观评价指标评价去雾结果,与传统去雾算法相比,本文方法恢复的图像色彩更真实,细节更丰富,并且在一定像素范围内具有较高的实时性,可为农情信息解析提供研究基础。     

基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别

针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。     

基于HSI色彩空间与FFCM聚类的葡萄图像分割

为适应农业采摘机器人对葡萄对象快速准确识别的需要,提出了基于HSI色彩空间与以直方图信息为特征的快速模糊C-均值聚类(FFCM)算法相结合的葡萄图像分割方法。该方法以H分量作为葡萄图像聚类分割的处理数据,根据FFCM算法对灰度图像聚类分割。试验对夏黑葡萄果实在自然光、顺光、背光照射环境下拍摄的图像进行分割。结果表明:葡萄图像分割方法能够快速且较好地从复杂自然环境中将葡萄目标分割出来,为葡萄采摘机器人的研制提供了重要参考。     

自然环境下重叠果实图像识别算法与试验

针对非结构化自然环境中光照变化和对象重叠特征等外界因素给图像处理带来的难题,提出了一种自然环境下重叠果实的图像识别与边界分割的组合优化算法。该组合优化算法首先对原始图像进行噪声滤波处理,然后利用Sobel算子以及改进算子的最大类方差法(OTSU)来辨识重叠果实目标;接着采用K-means算法对重叠目标的像素进行聚类得到单个目标位置,再结合边缘检测结果的连通域分析及区域生长获得单个目标边界的大致区域;最后利用基于限制区域的分水岭算法,得到目标的精确边界。为了验证所提算法的有效性和适应性,进行了试验研究。试验结果表明:所提出的组合优化算法不仅可以在自然环境下从重叠物体图像背景中识别出重叠目标,而且还可以从重叠目标中分割出单个目标的精确边界。     

农田蛾类图像分割方法研究

介绍了已有的农田蛾类昆虫检测装置和相关研究技术.在已有技术的基础上,介绍了图像的预处理和杂质点的消除方法.在对提取的图像进行分割时,首先介绍使用Otsu方法来对图像进行分割,接着采用sobel算子提取蛾类对象的边缘,以边缘像素为种子点,使用区域生长来对蛾类图像进行分割.通过比较这两种分割方法可知,使用区域生长方法对蛾类图像分割的效果较好.