基于改进数学形态学滤波的农产品图像处理

提出了一种针对农产品图像的改进数学形态学滤波算法(improved mathematical morphology filtering algorithm,IMMFA)。该算法首先在充分结合数学形态学开启-闭合,闭合-开启滤波器特点的基础上,引入了图像加权融合机制,构建了一种新型基于加权融合的数学形态学滤波器。然后,针对噪声的随机特性,设计出3类不同尺度的"棱形"结构元素,以实现对噪声的多尺度梯次滤波。最后,引入噪声判别机制融入了图像灰度值因素,通过对图像中噪声强度进行判别,根据判别结果来自适应选择参与滤波的数学形态学结构元素尺寸并对滤波后图像采用自适应同态滤波进行对比度增强处理,一方面在有效滤除噪声的同时尽量保持图像边缘的连续性,另一方面避免图像被"过滤波",提高滤波后图像视觉效果。理论和试验分析结果表明,该算法的性能较优,这说明这一改进思路对于农产品图像的处理具有一定的效果。     

基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹检测方法

针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带;2)对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作,得到融合后的高低频子带系数;3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像.试验结果表明:采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2％;图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.3511、1.7314、0.9835和0.5263,整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法;双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.9007 s,运行时间最长,但效果最优.     

基于机器视觉的鸭蛋裂纹自动检测

通过计算机视觉系统获取鸭蛋表面的图像,利用颜色特征参数和灰度阈值方法对图像进行分割.提取分割后的裂纹区域和噪声区域的6个几何特征参数,对图像进行识别,裂纹识别率为93.392%,噪声识别率为93.602%.     

基于形态学和小波变换的图像边缘检测方法

电力机房图像边缘提取是实现电力机房三维重建的重要辅助环节,机房图像边缘提取越精准,三维重建将会更准确.本文提出一种融合小波变换模极大值和多尺度多结构形态学的图像边缘检测算法对电力机房图像进行处理.首先,对原始电力机房图像进行小波分解得到高频图像和低频图像;然后,采用小波变化模极大值算法提取高频图像的边缘信息,多尺度多结构数学形态学算法提取低频图像的边缘信息;最后,通过叠加运算融合高频和低频的边缘信息,得到原始图像的边缘信息.通过仿真实验表明,本文提出的边缘检测算法在抗噪性能、边缘连续性、定位精度上综合实力最强.     

一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。     

融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹图像检测

提出一种融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹检测新方法.采集褐壳鸡蛋的裂纹图像,运用提及边缘检测算法获取感兴趣区域图像,采用最大边界算法挑选边界轮廓,融合二者获取裂纹区域图像.对3种典型鸡蛋裂纹图像进行边缘检测新方法与传统边缘检测算子(Log算子、Sobel算子及Canny算子)对比试验,结果表明:融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹检测新方法能够克服固定阈值适应性较差的缺陷,提高检测准确率,在消除噪声、增强弱边缘信息方面优于传统边缘检测算子.     

基于数学形态金字塔双色融合的红外目标检测

为了提高红外目标检测性能,在分析了数学形态学基本运算的基础上,提出了基于数学形态金字塔的融合检测方法。首先把中波和长波红外图像分解成形态金字塔,建立融合准则,在相应的级上提取特征进行融合,然后重建原图像。在得到的融合图像中,适当地选取阚值,可以有效地把目标检测出来。试验结果表明,该算法优于单波段的目标检测,有较强的实用性。     

基于数学形态金字塔双色融合的红外目标检测

为了提高红外目标检测性能,在分析了数学形态学基本运算的基础上,提出了基于数学形态金字塔的融合检测方法。首先把中波和长波红外图像分解成形态金字塔,建立融合准则,在相应的级上提取特征进行融合,然后重建原图像。在得到的融合图像中,适当地选取阈值,可以有效地把目标检测出来。试验结果表明,该算法优于单波段的目标检测,有较强的实用性。     

利用高光谱图像技术检测鸡胴体内部粪便污染物

以鸡胴体为研究对象,探讨基于高光谱图像技术的鸡胴体内部粪便污染物检测方法.首先采集400～1 000 nm的鸡胴体高光谱图像;然后应用主成分分析(PCA)获得主成分图像,由第1主成分图像得到3个特征波长518.59,562.64,700.67nm,并以700.67 nm特征波长下的图像作为鸡胴体内部粪便污染物检测特征图像;最后构建掩膜以消除特征图像背景噪声并将其置为白色,并运用阈值分割和数学形态学完成粪便污染物的提取.试验结果表明,对100个鸡胴体样本进行检测,检测总正确率为93%.应用高光谱图像技术结合主成分分析等数据处理方法能较好地完成对鸡胴体内部粪便污染物检测,为鸡胴体内部粪便污染物在线快速检测提供重要的理论依据.     

实木地板图像差分和形态学分割算法研究

针对现有实木地板表面缺陷分割算法分割速度慢、精度低的问题,提出基于图像差分和形态学的地板表面缺陷分割方法。首先,分别对目标图像和背景图像进行求补和低通滤波运算;其次,将预处理后的2幅图像做差分运算,得到差分图像;最后,采用形态学开闭运算去除差分图像噪声并获得目标缺陷。选取活节、死节、裂纹3类缺陷样本各20个进行试验,结果表明：该研究算法对3类样本平均分割准确革分别达到92．63％、94．31％、93．88％,平均分割时间为9．583ms。     

基于PCA特征融合与LDA分类的实木地板纹理判别方法

纹理一致性影响着实木地板档次,针对目前实木地板纹理分类速度慢、精度低的问题,提出一种适合区分直纹、抛物纹、乱纹3类纹理的在线检测方法。方法首先对纹理图像进行缩小,运用视觉心理学的Tamura方法提取粗糙度、对比度、方向度、线性度、规整度、粗略度等6个纹理特征;同时在原图像提取反映图像全局信息的灰度均值、方差、熵等3个统计量;然后,运用主成分分析法(PCA)对3类纹理9个特征进行降维融合操作;最后,采用线性判别分析方法(LDA)构建3类纹理的辨识模型。采用200幅实木地板纹理图像进行实验,当主成分个数为7时,分类正确率稳定达到85%,较传统Tamura方法的83%和全局基本统计量的70%有所提高;特征提取时间为0.554 8 s,比缩小前图像的Tamura特征提取时间55.700 0 s明显减低,而分类正确率没有明显变化。     

基于Adaboosting_SVM算法的多特征蛋壳裂纹识别

以无裂纹蛋和裂纹蛋为测试对象,采用机器视觉技术和支持向量机等技术手段,分析无裂纹蛋和裂纹蛋在图像上的差异,提取特征参数,实现蛋壳裂纹的自动识别;针对蛋壳表面的亮斑,对预处理后的图像运行消除亮斑算法并进行区域标记。在此基础上,从5个不同视角提取13个能够表征无裂纹蛋和裂纹蛋的特征参数,分别是图像标记区域参数(区域标记数和标记点数)、几何特征参数(长轴和短轴)、基于Freeman链码的形状参数(形状数)、纹理特征参数(均值、标准偏差、平滑度、三阶矩、一致性、熵)和频谱特性参数(最大幅值和最大相位)。采用Adaboosting算子对上述特征参数进行优化,突出影响因子较大的参数组合,作为SVM的输入向量,建立蛋壳裂纹的识别模型。结果表明:该方法对蛋壳表面的亮斑、微小裂纹及普通裂纹均具有识别能力,模型正确率达97.5%,符合蛋品企业对蛋壳裂纹检测的精度要求。     

基于面向对象的设施蔬菜高分遥感影像提取

以河北省廊坊市香河县五百户镇为研究区,综合利用高分二号(GF-2)遥感影像的光谱、纹理特征,并结合边缘检测、阈值分割、数学形态学算法,设计了面向对象的多特征融合设施蔬菜面积提取方法。首先对影像进行增强处理,结合影像中光谱和纹理特征剔除建筑物和道路干扰。然后采用阈值分割算法将边缘检测后的"噪声"进行删除,并使用数学形态学方法提高影像分割效率。最后对于一些难以去除的"噪声"采用面积(Ar)、周长(Per)、圆形度(Rd)、长宽比(Pwl)、矩形比(Pr)这5个形状特征参数进行剔除,实现利用高分遥感影像提取设施蔬菜面积。精度验证结果表明,该方法在试验区野外核查的精度为86.02%,随机样本点的总体分类精度为84.5%,Kappa系数为83.1%。     

基于空频变换的木材缺陷图像分割

针对木材缺陷这一自然纹理型事物,为了提取出其缺陷目标部分,进行下一步的分析和识别,采用一种空频变换方法对缺陷图像进行分割。选取虫眼、死节、活节3类木材缺陷图像样本各50个,构造一组多通道的Gabor滤波器对缺陷图像进行滤波,并提取出图像的多方向Gabor能量特征。最后结合模糊聚类算法和数学形态学后处理操作对缺陷图像进行了成功的分割。实验结果表明,此方法对3种木材缺陷图像的平均分割正确率分别达到了95.81%、94.58%、96.52%,证明了该方法的有效性。     

基于图像纹理特征的土鸡蛋微裂纹无损检测

为了提高土鸡蛋表面微裂纹检测的准确度和效率,提出一种基于图像纹理特征的土鸡蛋微小裂纹无损检测方法.利用工业相机对150枚土鸡蛋采集数字图像,采用高斯滤波、灰度变换等方法对土鸡蛋图像进行预处理;利用灰度共生矩阵进一步提取图像纹理特征,将纹理特征参数作为不同分类器包括簇类独立软模式法、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和偏最小二乘支持向量机输入,进行土鸡蛋有无裂纹判别.结果表明,采用图像纹理特征参数建立的土鸡蛋有无裂纹LDA模型判别准确度最高,达到96.0%.     

基于高光谱成像的猕猴桃表面疤痕无损识别

为实现猕猴桃表面疤痕的快速无损识别,以贵长猕猴桃为研究对象,采用高光谱图像采集系统(400~1 000 nm)采集完好无损猕猴桃和表面有疤痕猕猴桃的高光谱图像。对采集到的高光谱图像进行了最小噪声分离变换,结合阈值分割及数学形态学处理方法提出了猕猴桃表面疤痕的识别方法。结果表明:采用最小噪声分离变换可有效地消除高光谱图像中的噪声;完好无损和表面有疤痕的猕猴桃样本在700~810 nm以及810~1 000 nm的光谱反射率值具有明显的差异,选取785.98 nm处的光谱反射率值为0.30~0.56以及982.59 nm处的光谱反射率值为0.54~0.73作为区分猕猴桃正常区域和表面疤痕区域的阈值条件,进一步利用阈值分割方法对60个完好无损的和60个表面有疤痕的猕猴桃进行识别,正确识别率分别为98.3%和95.0%,说明高光谱成像技术可用于猕猴桃表面疤痕的快速无损识别。     

基于改进YOLO v5的苹果叶部病害检测

针对YOLO v5检测模型存在的漏检率和误检率问题,改进目标检测技术,提升苹果叶部病害早期发现及定位的准确性和速度,从而减少经济损失。先采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并引入Transformer机制,有效改进原始网络结构,使其专注于有用的信息,并增强特征融合效果。再使用ATCSP模块和自上而下的特征融合方法,增强模型对多尺度疾病的检测效果,并将强大的语义信息传达至模型底层,进一步提高检测精度。使用数据集由实验室采集的苹果树叶样本构成,包含3 331张标记图像的矩形位置来标记病害。由于图像亮度分布不均匀,采用直方图均衡化和改进的直方图均衡化处理,使图像对比度得到增强,大幅降低后续图像特征提取的计算量。在训练和测试过程中,还对原始病害图像进行旋转、随机亮度增强、随机色度增强、随机对比度增强和锐化等数据增强操作。结果表明,改进的YOLO v5检测算法可以显著提高苹果叶部病害检测的精度,对比原始算法,平均精度mAP@0.5提高20.8%。改进YOLO v5苹果叶部病害检测算法能够及时发现和定位苹果叶部病害,进而为深度学习技术...     

一种新的基于小波变换的边缘检测算法

提出了一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法。该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行多尺度二进制小波变换,提取3个方向的小波系数。然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点。最后将这3个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘。仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法。     

基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割

为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。     

重庆乡土核桃无性系坚果品质分析

对6个重庆乡土核桃无性系的坚果品质进行分析与评价,为重庆优良核桃品种的选育提供一定的理论依据.采用方差分析、多重比较、主成分分析等方法对参试核桃无性系坚果的单果质量、三径均值、出仁率、脂肪、蛋白质以及脂肪酸组分等16项指标进行了测量、分析和综合评价.结果表明：核桃坚果的三径均值(28.45～35.16 mm)、单果质量(6.85～15.18 g)、壳厚(0.96～1.32 mm)、出仁率(50.00%～60.25%)、蛋白质(17.07%～24.23%)、脂肪(54.40%～67.63%)、可溶性糖(4.47%～7.95%)、单宁(10.50～25.40 mg/g)以及检测出的8种脂肪酸组分的质量分数在参试无性系间存在差异,所有参试无性系的出仁率、蛋白质质量分数、脂肪质量分数均达到国家良种标准. 6个无性系的主成分综合得分由高到低依次为YC-8, YC-3, YC-10, YC-6, YC-12, YC-2.基于重庆乡土核桃无性系坚果品质特点,探讨了重庆乡土核桃无性系选育利用方向,初步明确了YC-8可作为综合性状优的干食核桃无性系,YC-3可作为高出仁率的干鲜两用核桃无性系,YC-10...