南方林区TM遥感图象组合方式研究

就南方林区ＴＭ遥感图象的多种组合方式进行了分析、对比、认为ＴＭ４、５、３的组合彩色图象及其数据较适用于南方森林植物类型之判读及计算机自动分类,ＴＭ４７２彩色产有利于幼林、疏林地、荒山等的判读;ＴＭ４２７彩色合成图对杉木林反映较好。     

几种图象分割算法在棉铃虫图象处理中的应用

本文介绍了6种图象分割算法在棉铃虫图象分割中的应用。结果表明，平均值分割算法和迭代阈值分割算法能够获得较好的分割结果，其中迭代法分割结果较符合实际需要。而P－参数法虽最终能获得较好的分割结果，但需要人为干预阈值的选择过程；Johannsen方法能够正确分割出棉铃虫区域，但无法反映棉铃虫的斑纹特征；而Kapur法和Yager方法则将棉铃虫区域的很多内容分割为背景区域，难以反映出棉铃虫实际特征，本研究为进行昆虫图象的特征提取、特征测量及种类自动识别研究奠定了基础。     

数学形态学在田间蚜虫图象处理中的初步应用

昆虫图象作为一种更丰富的信息载体,正在成为多媒体信息处理时代昆虫学研究的重要对象。数学形态学是一种新兴的信号和数字图象处理和分析理论,对图象的处理主要以几何的形式刻划,很适合于昆虫图象的研究。本将数学形态学基本算法如二值图象和灰度象的噪声消除、边缘检测及梯度计算引入昆虫图象的处理之中,得到较好的效果,也为昆虫数学的建立提供了一些有益的资料。     

杉木种子园无性系球果及其种子分布特征

以崇阳杉木无性系球果为试验材料进行了球果形态及其种子分布特征研究,结果表明种子园杉木球果直径、球果长、包鳞数、包鳞宽、包鳞长、种子总数、饱满种子数、空粒、涩粒及千粒重依次为26 53mm、30mm、52 30片、12 45mm、14 86mm、72 90粒、17 73粒、19 72粒、35 33粒及9 41g 相关分析表明,球果直径与长度、各类种子之间、及包鳞特征值之间相关系数较大,并达到显著性水平,杉木球果形态特征及其种子分布无性系间均存在极显著差异,说明杉木种子园无性系构成对种子园的产量有重要的影响 旋转因子分析表明杉木球果及其种子分布等10个变量可用3个主成分因子来表示,即反映包鳞特征的第1主成分、反映球果大小与种子特征的第2主成分及反映种子特征的第3主成分,3个主成分累积贡献率为56 298% 以单个球果生产的饱满种子数进行Hierarchical聚类分析将所研究的无性系球果分为4类,即单个球果生产饱满种子数多、较多、较少与少4类无性系     

水汽云图在气象预报中的应用

随着水汽图象在水文气象中的应用,通过多年的实际工作经验,发现水汽图象与红外及可见光云图相比,有着不可替代的优点,为尽快掌握大气运动和天气系统在水汽图象上的表现特征,使水汽图象充分发挥应有的作用,本文结合东北冷涡及中尺度云团在水汽图象上的特点,简单介绍在水文气象预报中如何应用水汽图象。     

马尾松球果分级对种子播种品质的影响

本文采用有序样本分类方法,以马尾松球果的果径为分级指标,球果使用价值为分类依据,将马尾松球果分为四级．这种分类结果反映出不同等级球果的使用价值．     

土壤孔隙分布的光学图象分析

本文提出了一种对土壤光学显微照片中孔隙分布的计算机图象分析方法。借助不同光波通过固体颗粒和孔隙时的不同反映，应用计算机图象分析手段，在Ｎｏｒｔｏｎ和ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ理论的基础上，建立了一个新型的更为适合天然和工程土体中孔隙分布分析的方法，计算结果与实际情况吻合较好。     

华山松球果脱粒机的推广应用

球果脱粒机是利用机械力将球果破碎,使种子脱出。该文从华山松球果的采收、堆沤、脱粒等方面总结华山松球果机械脱粒技术,以为球果脱粒机的推广使用提供技术参考。     

1/20万地球资源技术卫星假彩色图象(MSS4,5,7)在测定福建海岸线长中的应用

根据卫星遥感图象(MSS4,5,7)的解译理论和方法,利用美国地球资源技术卫星多光谱扫描的图象(MSS4,5,7),经纠正放大,合成1/20万假彩色图象(MSS4,5,7).配合航空象片、地形图和野外的海岸线调查,解译、测量出福建省陆地岸线长3041.5km.岛屿岸线长为1471.6km.经验证认为,MSS4,5,7假彩色图象所解译测定的岸线长的数据可靠,可为进一步开发利用福建海岸带资源提供科学依据.     

一种基于小波变换的零水印算法

本文充分利用零水印的优点，提出了一种基于小波变换的数字图象水印算法。该算法在不改变原图象数据的同时，利用图象自身特点嵌入水印，在一定程度上缓解丁水印的鲁棒性与不可见性之间的矛盾，实验证明具有较强的不可见性和鲁棒性。     

基于颜色分量与直方图的玉米苗期背景分割方法研究

对土壤背景进行有效分割是玉米苗期田间杂草识别的前提和基础。本研究利用颜色分量G-R和G-B与灰度直方图来实现玉米苗期图像与背景图像的分割,解决了玉米苗期田间杂草识别中受影响及环境适应性差等问题。通过对不同环境下苗期玉米图像的植被颜色和背景颜色分量的统计分析表明,采用G-R和G-B双阈值颜色特征分割,进行土壤背景分离取得了很好的效果。     

基于神经网络的植物图像分割算法的研究

图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一,BP神经元网络被认为是好的学习分类方法之一。文中以6种植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用BP神经元网络方法在植物图像颜色较复杂,且受周边环境影响较大的情况下,实现了植物图像与背景图像的分割。实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效准确的。     

水果采摘机器人视觉系统的目标提取

在田间对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取，是采摘机器人视觉系统的关键技术，而目标提取的实质是图像分割。大部分水(蔬)果处于采摘期时，表面颜色与背景颜色存在较大差异。而同一品种果实表面颜色相近，体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性，提出了一种基于色彩空间参照表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表，再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较，本方法基于彩色的信息处理，可将背景除去得更干净；对背景不做分割处理、无复杂运算，有利于机器人实时图像处理。采用该算法分别对草莓、橙子、西红柿的图像在L^*n^*6^*，Hsv，YCbCr色彩模型下进行了实验，结果显示该算法在这些色彩模型下均可取得理想的图像分割效果。     

一种使用多特征的鱼类图像检索方法

为解决数量巨大、特征复杂的鱼类图像难以用单个特征准确描述,以至于给鱼类图像检索带来困难的问题,提出了一种基于多特征的鱼类图像检索方法——MFFIR,并针对鱼类图像的特点设计了由颜色直方图、特征矩和Gabor特征构成多维特征向量。在此基础上,采用MFFIR法通过计算多维特征向量的特征相关性,实现了鱼类图像的匹配与检索。为验证此方法的有效性,使用"QUT_fish_data"数据集和"DLOU_fish_data"数据集进行了仿真实验,实验结果表明,MFFIR法具有较好的准确率和较强的鲁棒性。     

最佳区域匹配在彩色图像检索中的应用

为了减小分割的不确定性对检索结果的不良影响,提出通过检索图像与数据库中图像各区域之间的特征距离得到最佳匹配区域,即综合所有区域特征的距离方法来实现图像匹配.同时根据人眼的视觉特点,在全局相似度量时对检索图像各个区域的重要系数进行调整,与全局颜色直方图等方法比较.结果表明,用本文的检索方法检全率与检准率进一步提高,对于目标显著的图像其检索结果更是明显提高.     

基于颜色指数与阈值法的稻田图像分割

为系统、全面地分析不同颜色指数对南方稻田图像分割的适应性,以分蘖期、拔节期稻田图像为研究对象,选择36种常用的颜色指数,采用Otsu阈值法开展基于颜色指数和阈值的图像分割研究,通过比较各颜色指数的分割结果,明确分蘖期和拔节期图像分割的主要干扰因素,筛选最适宜稻田图像分割的颜色指数。结果表明：水稻倒影、浮萍是分蘖期稻田图像分割的主要干扰因素,叶片镜面反射、浮萍和土壤阴影是拔节期稻田图像分割的主要干扰因素;组合指数COM2、MxEG、CIVE和GMR在分蘖期图像和拔节期图像均具有较好的分割精度。因此,基于颜色指数COM2、MxEG、CIVE、GMR和Otsu阈值的稻田图像分割方法对稻田图像分割的干扰要素具有较强的区分能力,分割精度较高,更适宜于南方稻田图像处理研究。     

基于FCM的彩色牛乳体细胞图象分割方法

图像分割是进行图像处理的基础,是图像工程技术中的1个重要问题.本文在分析了FCM算法的基础上,采用R和G 2个颜色值对彩色牛乳体细胞图像进行了分割,并与利用R、G和B 3个颜色值方法的进行了比较,实验结果表明,该方法不仅具有良好的分割效果,而且提高了分割速度.     

一种基于主颜色表的图像检索算法

提出了一种基于示例图像的主颜色表的图像检索算法，该算法结合了颜色空间的量化、聚类、组合等思想，使系统获得了良好的检索效果。     

基于图像识别的边坡表面位移检测方法研究

针对边坡表面状态发生的变化检测,提出了一种新的智能检测方法。人工设置两类标识体,一类为定位标识,一类为观测标识。用图像识别方法对标识体的质心进行提取和计算,通过一定的判别准则来判断边坡的表面位移状况。具体处理方法为先将图像转换到HIS空间,根据设定的颜色提取感兴趣区域。进行图像边缘二值化处理,计算出感兴趣区域的中心坐标值。实验证明,该方法具有鲁棒性好、检测准确率高等特点。     

基于颜色的图像检索方法的研究

为了从海量图像库中准确、快速地查找所需要的图像信息,基于内容的图像检索技术应运而生并且成为学术界研究的热点.基于内容的图像检索主要是利用图像的可视化底层特征,如颜色、纹理、形状等特征进行检索.从颜色特征出发对现有的基于颜色的图像检索技术方法进行分析,从最初的颜色直方图到后来的基于颜色空间特征的图像检索和模糊颜色直方图,最后在此基础上对今后的研究做了简要的概述.