基于模糊逻辑的植物叶片边缘检测方法

针对温室环境植物叶片边缘检测中,植物图像通常含有噪声、背景复杂且图像数据存在模糊性和不完整性问题,提出了基于模糊逻辑的植物叶片边缘检测方法.首先,根据邻域像素的统计特性及绿色植物和土壤背景的颜色差异性,利用线性函数定义噪声和边缘的隶属度函数;其次,采用Sugeno模糊模型进行模糊推理,以减少模糊规则数量;最后,利用模糊推理结果先进行模糊滤波后再进行模糊边缘检测.实验证明,提出的方法克服了常规算法未考虑叶片像素和背景像素的颜色差异而导致产生大量伪边缘的问题,在噪声环境中能有效提取自然背景下植物叶片边缘信息,可有效用于温室环境的植物叶片图像边缘检测.     

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。     

基于亚像素定位的图像边缘检测策略研究

针对图像处理与计算机视觉技术中低对比度、边缘模糊图像的边缘检测问题,参考局部极值与梯度方向两种因素,并结合图像边缘方向趋势,提出了一种单像素边缘跟踪策略。相较于应用广泛的Canny算法,该跟踪策略无需设置全局阈值,实现方式更为简洁、高效;提取的图像边缘连续、平滑、完整,并有效地减少了图像边缘的冗余像素,进而提升了图像后续处理的效率;边缘跟踪方向抗干扰性强,具有较强的鲁棒性。为了减小检测的图像边缘与真实图像边缘之间的偏差、提高图像边缘检测的精度,参考边缘像素点的相邻区域灰度,以边缘像素点的梯度分布为依据对该像素点进行亚像素定位。经实验验证,经过亚像素优化的图像边缘检测策略可用于检测边缘模糊、对比度低的图像,检测的图像边缘完整、连续且平滑。该策略有效地消除了程序运算中引入的截断误差,提升了图像边缘检测精度,且适用于亮度5~100000lx的高动态成像场景中。     

基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测

针对热红外图像目标与背景区分不明显、效果模糊,以及传统的Roberts、Sobel、Canny等边缘检测方法难以取得理想检测效果的特点,以玉米植株为测试对象,首次将蚁群优化算法应用于热红外图像边缘检测。该算法由初始化过程开始,进行N步迭代构造信息素矩阵,然后执行信息素过更新过程,最后图像边缘由决策过程给出。仿真实验结果表明,该算法与传统边缘检测算法相比,能够较好地得到边缘检测结果,可为农作物热红外图像处理提供一种新的方法。     

温室视频监控系统中的图像插值算法

介绍了将图像插值技术应用于农业的方法,为更好地掌握作物的生长状态提供有力的帮助.采用基于模糊理论的高效边缘检测算法将图像分区,再针对不同区域采用最合适的插值算法进行放大.实验结果表明,基于边缘检测的算法在尽量减少运算时间的同时较好地保证了放大图像的质虽,达到了预期效果.     

一种改进的小波模极大值杂草图像边缘检测算法

提出了一种改进的、基于小波多尺度和多分辨率特征的数字图像边缘检测算法,分别利用不同尺度的、小波变换后的、水平方向和垂直方向的高频信息,根据李氏指数与小波变换关系,采用小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在两个方向的极大值,然后利用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后得到不同尺度下的边缘图像.通过该算法对杂草图像仿真实验和经典的两种算子对比,证明该算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,能有效地解决传统边缘检测方法中存在的精确及强去噪能力之间的矛盾.     

基于改进Sobel算法的叶片图像边缘检测

采用数字图像处理技术对叶片图像进行边缘检测,主要研究了基于Sobel算子的叶片边缘的检测方法。在对图像进行灰度化和滤波去噪等预处理的基础上,增加了6个方向模板对Sobel算子进行改进。试验证明,该方法有效解决了Sobel算子边缘检测时边缘过粗的问题,得到的边缘较细,精确度提高了13.6%。     

基于支持向量机理论的植物根系图像边缘检测方法

由于传统边缘检测方法中存在噪声大、粗糙边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果.为此,基于支持向量机方法给出了一种改善的边缘检测算法.同时,提出了边缘检测算法流程,然后使用支持向量机分类方法对图像进行边缘检测;用所得到的边缘检测算法与Canny算法和Prewitt算法的性能进行了比较.仿真结果表明,给出的算法与Canny算法和Prewitt算相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰.     

基于数学形态滤波算子的黄顶菊种子图像边缘检测

黄顶菊种子边缘检测是进行黄顶菊种子形态特征提取和分析的基础.经典的边缘检测算法由于抗噪声能力差,无法精确检测出黄顶菊种子的边缘.为此,运用数学形态学的基本原理和方法,提出了一种基于数学形态滤波器的二值图像边缘检测算法,应用于黄顶菊种子图像的边缘检测.实验结果表明,提出的边缘检测算法的性能明显优于经典的边缘检测算法,不仅能够准确、有效、完整地提取出黄顶菊种子的边缘,同时能有效地去除噪声.     

基于计算机视觉的咸蛋图像边缘检测算法研究

0引言 图像的边缘是图像最基本的特征,它能反映出图像中目标对象的许多形状特征参数,是进行图像后续处理的前提和基础。长期以来,人们一直在寻找一种高效、定位精确、不漏检真边缘又不引入假边缘的检测方法。     

基于模式识别的图像检测算法的研究

本文阐述了在图像检测系统设计中运用模式识别的检测算法研究,主要检测零件加工质量,获取图像检测结果,以提高识别效率。关键技术是零件图像参数的精确提取和识别。通过阈值对灰度图像进行二值化,再对处理后的图像进行平滑与增强,采用Canny算子进行图像边缘检测,借助特定模式识别方法,进行智能判别。软件调试结果说明,上述算法在零件加工质量检测中可以获取高效、精确的结果。     

基于自适应阈值的多尺度边缘检测方法

图像边缘信息在物体识别方法中具有重要作用,采用多尺度特征检测能同时检测出细微和粗糙特征.基于曲率尺度空间(CSS)技术,文章提出了一种改进的多尺度边缘检测方法,该方法首次利用自适应局部曲率阈值代替了原有CSS方法中的单一全局阈值,另外,为了消除虚假边缘点,候选边缘点的角度被检测在一组动态范围内.实验结果表明,该方法能有效解决多尺度特征的图像检测问题.     

基于图像边缘检测的作物倒伏面积评估系统

为全面预防和降低我国农作物倒伏带来的产量与经济损失,利用先进的图像边缘检测技术,对作物倒伏面积评估系统进行了设计。在深度理解图像边缘检测机理的基础上,结合作物具备的本体图像纹理特征建立作物倒伏面积评估理论模型,实现作物倒伏图像及面积的准确化检测,并进行面积评估试验。试验结果表明:该系统可以实时掌握作物的生长状态,对倒伏状态进行预判定,并可以提供完整的作物倒伏面积评估与分布情况,图像检测成功率较传统倒伏面积评估法可控制在78%以上,整体面积评估误差率可控制在10%以内,验证了基于图像边缘检测作物倒伏面积评估系统设计的可行性。     

基于数学形态学的镰刀菌显微图像边缘检测

用计算机进行图像分割是图像识别和图像分析的基础.为此,根据镰刀菌显微图像的独特特性,在分析综合传统的图像增强和图像分割算法的基础上,将直方图变换与数学形态学相结合,提出了基于形态学的镰刀菌显微图像边缘检测方法,并通过实验证明,该方法能够有效抑制显微图像的噪声、提高检测精度和保护边缘细节.     

基于分块阈值和边缘检测的叶片分割算法

针对复杂的植物叶片图像,提出了一种分块阈值、边缘检测相结合的图像分割算法。首先,根据预先确定的子块的大小,把整幅图像划分成若干数目的子块,对每个子块用大津法进行分割,把分割好后得到的子图像拼接起来形成目标图像;然后,用改进的Sobel边缘算子对原图像进行边缘提取分割;最后,把分块阈值得到的结果与边缘检测得到的结果结合起来得到较优的结果;在此基础上再进行腐蚀、填洞等形态学操作,得到最终的分割结果。实验表明:与传统的分块阈值、边缘检测相比较,此算法的抗噪性较好,细节上分割得也较为清楚,具有较好的分割效果。     

基于DM642的农产品图像边缘检测系统设计

基于DM642和CPLD架构实现农产品图像的采集与处理,并利用Canny算子检测农产品图像边缘信息。针对农产品种类丰富、外形多样、边缘信息复杂且图像在采集过程中容易受到外界因素影响的特点,采用一种新的调试技术,将Matlab和DSP两者结合起来,充分利用两者特长,在线调节Canny算子阈值,简化系统开发的分析、调试和验证过程,并使系统具有更强的通用性,满足不同农产品边缘检测需要。     

基于图像处理的果树滴水线导航路径检测方法研究

针对果园开沟施肥,提出一种基于图像处理的果树滴水线导航路径检测方法。该方法采用垂直地面向上布置的CCD相机采集果树冠层投影图像,并实现果树冠层沿地面垂直投影轮廓的识别与滴水线平滑处理,进而对无人施肥装备沿果树环状行走路径进行确定。通过相机标定获取相机内部参数和畸变参数,对原始图像进行畸变矫正;通过对图像在RGB颜色空间的分布特征进行定量分析,使用平均值法对图像灰度处理,使用定阈值法进行二值分割;二值图像中由于存在大量的空间间隙,使用形态学膨胀操作,填充间隙,以凸显树冠投影边缘轮廓;使用边界跟踪算法,提取树冠轮廓边缘;引入Beseel曲线拟合方法,对轮廓边缘进行平滑处理,通过对比二阶、三阶、四阶、五阶拟合结果,得出使用三阶和四阶Beseel拟合结果较为符合导航路径要求。将相机固定在一个位置,分别在晴天和阴天拍摄条件下采集图像,进行滴水线导航路径提取,分别使用三阶和四阶Beseel曲线拟合晴天和阴天的图像边缘轮廓,使用四阶拟合结果较为符合实际要求,平均像素误差为19.5像素,平均像素相对误差为2.6%,平均每帧图像处理速度为27 ms,能较好地满足导航精度和实时性的要求,为施肥作业平台沿滴水线自动导航提供参考。     

模糊水下图像多增强与输出混合的鱼类检测方法

针对模糊水下图像增强后输入鱼类检测模型精度降低的问题,提出了模糊水下图像多增强与输出混合的鱼类检测方法。利用多种图像增强方法对模糊的水下图像进行增强,将增强后的图像分别输入鱼类检测模型得到多个输出,对多个输出进行混合,然后利用非极大抑制方法对混合结果进行后处理,获得最终检测结果。YOLO v3、YOLO v4 tiny和YOLO v4模型的试验结果表明,对比原始图像的检测结果,本文方法的检测精度分别提高了2.15、8.35、1.37个百分点;鱼类检测数量分别提高了15.5%、49.8%、12.7%,避免了模糊水下图像增强后输入鱼类检测模型出现精度降低的问题,提高了模型检测能力。     

鸡蛋图像检测方法与质量预测模型

首先利用牛顿二分法快速识别鸡蛋图像边缘信息;然后通过边缘信息简化图像区域面积像素和公式及图像形心坐标公式,提出自动确定长轴的方法;最后建立了鸡蛋蛋形指数和质量的预测模型。验证结果表明,边缘检测效率提高了大约20倍;实际蛋形指数与预测指数的相关程度达到0.9523;通过图像面积像素和与图像旋转体积像素和所预测的质量与实际质量的相关性达到0.9806。     

数字图像处理在SEM空蚀图像定量分析中的应

针对收缩－扩散型水洞中进行铝制翼型空蚀破坏试验时,传统度量不能准确量化翼型表面不 同位置的空蚀程度,提出了数字图像检测的方法。获取试验翼型表面SEM空蚀图像,然后对图像进行模糊增强,并进行类间方差最大阈值分割,用二值形态学方法处理边缘,最后由统计特性计算出空蚀破坏表面积、蚀坑数量等。图像测量可得到空蚀对翼型表面破坏数值的定量结果。