改进的Otsu算法在粮食颗粒图像分割中的应用

针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题,采用二维直方图投影到对角线得到一维阈值的方法,消除二维自适应阈值算法中的冗余计算,从而提高了计算速度.为此,将该方法应用于粮食颗粒图像分割中.实验表明,该算法在计算时间上远小于原始二维Otsu算法.     

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。     

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.     

基于Mask R-CNN的单株柑橘树冠识别与分割

针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法.通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性,并分析模型的影响因素.结果 表明:参与建模的果园单株树冠...     

田间烟粉虱图像的目标分割方法探析

在昆虫图像处理领域,往往只对图像中的目标昆虫感兴趣,但从田间收集到的图像中,难免会有杂虫、杂物以及背景的干扰。文章主要对黄色诱虫板上烟粉虱图像的目标分割方法进行研究。提取图像中烟粉虱、主要杂虫以及背景的颜色特征,深入分析,最终选择R、G、B三原色中的B分量为60作为最佳阈值,用RGB彩色图像分割的方法,有效的将烟粉虱目标与诱虫板背景、杂虫分离开来。对分割过程中产生的局部小连通区域进行了相应消除,提升烟粉虱目标分割的准确性。分割准确率可以达到97.8%。     

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。     

采用区域生长法分割根系CT图像的改进算法

提出了一种基于阈值分析和区域生长相结合的用于植物根系CT序列图像分割的算法。首先通过直方图分析,初步确定根系区域的分割阈值,再利用经过改进的区域生长法分割得到目标区域。实验结果表明,该分割算法计算量小,分割精度高,在提取目标的同时,能够有效地分离介质(背景)像素;而且对于背景复杂、噪声较大、目标像素灰度不均匀的CT图像也能取得较好的分割效果。     

基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法

对图像中的鱼类目标进行分割是提取鱼类生物学信息的关键步骤。针对现有方法对养殖条件下的鱼类图像分割精度较低的问题,提出了基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法。首先,设计了基于目标检测的完整轮廓提取方法,将具有完整轮廓的鱼类目标从图像中提取出来作为分割阶段的输入,使得整幅图像的分割问题转化为局部区域内的分割问题;然后,搭建Canny边缘支持的深度学习分割网络,对区域内的鱼类实现较高精度图像分割。实验结果表明,本文方法在以VGG-16、ResNet-50和ResNet-101作为主干网络的模型上的分割精度为81.75%、83.73%和85.66%。其中,以ResNet-101作为主干网络的模型与Mask R-CNN、U-Net、DeepLabv3相比,分割精度分别高14.24、11.36、9.45个百分点。本文方法可以为鱼类生物学信息的自动提取提供技术参考。     

基于MRF融合的银桂花朵图像阈值分割方法研究

图像分割是花卉类别图像识别过程中的重要步骤,分割结果的优劣直接影响识别结果的准确性。针对自然场景下的银桂花朵图像,提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field, MRF)的阈值分割融合图像分割算法。首先提取RGB彩色图像中的R通道、G通道、B通道的灰度图,用Otsu、Kittler、Niblack、Kapur四种阈值分割算法对灰度图进行二值化,然后利用像素局域空间能量与图像间能量建立MRF总能量泛函,最后对能量泛函进行最小化迭代求解,得到融合后的分割图。试验结果表明,提出的算法能降低树干背景影响,分割效果好,能很好地提取银桂花朵,SD、Dice、ER、NR平均值分别为93.07%、96.35%、7.73%、1.30%。     

苹果图像的背景分割与目标提取

水果的缺陷、大小和颜色差异以及光照等因素影响图像背景分割与目标提取精度.以苹果为研究对象,针对4种不同光照强度条件下采集的280幅不同姿态的苹果图像,将彩色图像的R、G、B分量进行算术运算,然后采用形态学开运算进行消噪处理,采用线性空间滤波消除锯齿状边界,采用自动阈值分割方法进行背景分割与目标提取.结果显示,203幅图像的分割偏差小于1％,占总量的72.5％;70幅图像的分割偏差大于1％而小于2％,占总量的25％;偏差大于2％的有7幅,占总量的2.5％.最大分割偏差为2.83％.     

自然场景下成熟水果的计算机视觉识别

研究在自然场景下成熟水果的识别技术。比较HSI颜色空间转换的几种方法：球体法、柱体法和双锥体法等。球形：HSI颜色转换系统在本研究中产生较少的奇异数据,被采用。将图像的RGB值转换成色调、饱和度和亮度值,并将色调和饱和度结合产生融合图像,以消除地表、天空等背景的影响。利用Otsu算法自动获取分割阈值,提取目标区域。将提取的区域形态特征进一步分割图像,去除与颜色类似的枯叶和其他背景,提取成熟水果区域,分割效果显著。     

基于对数相似度约束Otsu的自然场景病害果实图像分割

针对自然场景下,由于复杂背景以及多变环境,水果病害果实图像分割难的问题,提出了一种基于对数相似度约束Otsu和水平集活动轮廓的近椭圆形病害果实图像分割方法。考虑背景的复杂多变,提出对数相似度约束Otsu分割来区分病害果实与背景;由于水平集活动轮廓模型的局部最优性,提出采用自适应膨胀系数的改进距离规则水平集活动轮廓模型来精确演化轮廓。先对病害果实区域样本的颜色进行混合高斯建模,获得整个病害果实图像与样本模型的对数相似度;对对数相似度进行约束Otsu阈值分割以及形态学滤波;采用最小二乘法对滤波后的曲线轮廓进行椭圆拟合,对拟合后的椭圆采用自适应膨胀系数的距离规则水平集活动轮廓演化,得到病害果实完整轮廓。对18个不同场景的病害果实进行分割,平均误判率和漏判率分别为1.77%和1.6%,实验结果表明,该方法可以从复杂自然场景图像中分割出病害果实。     

基于机器视觉的自然环境中成熟荔枝识别

研究了自然场景下成熟荔枝的识别技术.通过分析荔枝彩色图像的颜色和灰度特征,选取YCbCr颜色模型进行处理,对其Cr分量图进行阈值分割去除复杂背景,并采用形态学和连通区域标注法消除分割后的随机噪声;然后结合一维随机信号直方图分析法与模糊C均值聚类法( FCM)对处理后的荔枝图像进行聚类和分割,实现荔枝果实和果梗的识别.不同光照条件下的识别实验结果表明,算法均能有效分割出果实和果梗,综合识别率达到95.5％.     

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。     

基于深度语义分割网络的荔枝花叶分割与识别

针对使用目标检测、实例分割方法无法对复杂自然环境下稠密聚集的荔枝花进行识别的问题,提出一种基于深度语义分割网络识别荔枝花、叶像素并实现分割的方法.首先在花期季节于实验果园拍摄荔枝花图像;然后制作标签,并进行数据增强;构建深度为34层的ResNet主干网络,在此基础上引入稠密特征传递方法和注意力模块,提取荔枝花、叶片的特...     

基于改进AdaBoost算法的秸秆识别与覆盖率检测技术

针对目前秸秆覆盖率自动识别准确率低的问题,提出了一种秸秆图像畸变校正与Otsu算法阈值分割相结合的图像处理算法,并采用该方法计算田间秸秆覆盖率.首先,通过单目摄像头采集免耕播种机的作业环境信息,采用改进的AdaBoost算法对目前工作环境是否为免耕地进行自动判断;其次,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,通过彩色空间距...     

番茄采摘机器人非颜色编码化目标识别算法研究

为了实现番茄采摘机器人在非结构化环境下对目标番茄的准确识别,提出了一种基于非颜色编码的番茄识别算法。通过Haar-like特征及其编码的方法,结合AdaBoost深度学习算法可以获得用于识别成熟番茄的分类器;并研究了Haar-like特征类型和AdaBoost学习训练次数对分类器性能的影响。所得强分类器对测试集中的番茄进行在线识别试验。试验结果表明,测试集中93.3%的成熟番茄能够被正确识别;同时该分类器还对光照变化、果实粘连以及枝叶遮挡等干扰具有较强的自适应性和鲁棒性,满足采摘机器人对目标识别的技术要求。