基于水平集的作物病叶图像分割方法

针对具有复杂背景的作物病叶图像中的叶片提取问题,提出了一种基于先验信息的水平集模型。首先,在LBF模型中引入纹理信息——结构张量,构造新的水平集模型;其次,采用水平集方法表示目标叶片形状,并将先验形状信息以能量泛函的表达形式引入到上述新的水平集模型中,得到新的基于先验信息的水平集模型;最后,利用该模型对具有复杂背景的黄瓜病叶图像进行分割。结果表明,该方法能准确地提取具有复杂背景黄瓜病叶图像中的病叶,为后续的病斑提取、识别和诊断奠定前期基础。     

基于Retinex图像增强的不同光照条件下的成熟荔枝识别

为了满足自然环境下荔枝采摘机器人视觉定位系统的有效性和实时性的要求,针对不同光照条件的荔枝彩色图像,采用基于双边滤波的Retinex图像增强算法凸显图像中的荔枝果实和果梗,对增强处理后的图像在HSI颜色空间中进行H分量旋转的处理,再对旋转处理后的H分量进行Otsu自动阈值分割去除荔枝图像果实和果梗外的复杂背景;然后通过将双三次插值算法和传统的模糊C均值（FuzzyC-Mean）算法融合,对去背景后的荔枝图像在YCbCr颜色空间中进行Cr分量模糊聚类分割,实现荔枝果实和果梗的识别。荔枝图像的分割试验结果表明：该算法对晴天顺光、逆光、遮阴、阴天顺光等光照条件的荔枝图像能够有效地分割,对阴天弱光照、果实被遮阴条件下的荔枝也能较好的识别,并保持荔枝果实和果梗区域的完整性,4种光照条件荔枝图像分割正确率分别为96%、90%、89.3%和88.9%,成熟荔枝识别的正确率达到了90.9%,该研究为水果采摘机器人的室外作业的实时性和有效性提供指导。     

基于空间特征谱聚类算法的含噪苹果图像优化分割

为了减少噪声对苹果采摘机器人的目标识别所带来的影响,对含噪苹果图像的分割方法进行了研究。该研究设计一种针对噪声具有鲁棒性的苹果图像分割方法,首先计算苹果图像的三维空间特征点的紧致性函数,用以构造邻近点的相似矩阵实现苹果图像的去噪效果;再利用离群点矩阵拆分并由其他剩余列向量线性表示,对相似矩阵进行离群点调优实现聚类优化,进而提出基于空间特征的谱聚类含噪苹果图像分割的优化算法,旨在提高分割算法的效率和识别准确率。通过对两幅苹果图像添加不同程度的高斯和椒盐噪声（方差分别为0.01、0.05和0.1的高斯噪声和概率为0.01、0.05和0.1的椒盐噪声）进行试验,分别求出谱聚类方法、基于空间特征的谱聚类方法和该文优化方法的苹果目标图像的分割图,并计算三类方法的分割准确率。该文优化方法对于单个苹果受不同噪声影响下的分割准确率均在99%以上,对于重叠苹果的分割准确率均在98%以上,对于所选取的30幅苹果图在方差为0.05的高斯噪声和概率为0.01的椒盐噪声影响下的平均分割准确率为99.014%。结果表明：谱聚类方法受噪声的影响较大;基于空间特征的谱聚类方法的分割效果受噪声的影响较小,但在边界区域仍然有很多错分的像素;优化方法在边界区域的分割要优于基于空间特征的谱聚类方法;在设定的试验条件下,其分割结果准确率相对于基于空间特征的谱聚类方法和传统的谱聚类方法可分别提高5%～6%和9%～25%。在分割效率方面,该文优化方法的分割时间低于传统的谱聚类算法,且与基于空间特征谱聚类方法接近。研究结果为苹果采摘机器人的快速目标识别提供参考。     

杏鲍菇形态特征获取的图像分割算法

食用菌工厂化生产中,菇房环境对食用菌生长的影响很大,由工人根据食用菌的形态特征来判断菇房环境是否适宜,会由于个体主观差异或人为因素不能及时判断,造成菇房环境调节滞后,影响了食用菌的产量和质量。以杏鲍菇为研究对象,提出了获取杏鲍菇形态特征的蚁群算法改进的模糊C均值（FCM）聚类分割算法,该算法能够针对杏鲍菇生产中获取的图像,进行有效地分割,从而满足自动获取杏鲍菇形态特征的需要。     

基于同态滤波和K均值聚类算法的杨梅图像分割

针对自然环境下光照不均杨梅果实分割效果不理想问题展开研究。应用同态滤波算法对HSV（色调hue,饱和度 saturation,亮度value）颜色空间下杨梅图像V分量进行亮度增强,以补偿光线。而后针对彩色杨梅图像的颜色特征,结合Lab（L（亮度Lightness）,a（色度chromaticity,+a表示红色,?a表示绿色）,b（色度 chromaticity,+b表示黄色,?b表示蓝色）颜色空间a、和b分量的特点,应用K均值聚类算法在Lab颜色空间中对彩色杨梅图像进行分割。为了验证该算法的有效性,在100余幅图像中选用15幅因光照不均和生长状态不同而存在不同程度阴影影响的杨梅图像,进行了3组比较试验,先采用K均值聚类算法对光线补偿去除阴影前后的杨梅图像分割结果进行比较;接着,采用基于色差2*R-G-B自适应灰度阈值分割算法和K均值聚类算法2种不同分割算法对去除阴影后的杨梅图像分割结果进行比较;最后,与基于灰度变换法、直方图均衡化方法的图像增强法去除阴影的效果进行对比。试验结果表明,该文算法的分割误差、假阳性率、假阴性率平均值分别为3.78%,0.69%和 6.8%,分别比光线补偿前降低了21.01,12.79 和21.14个百分点;与基于色差（2*R-G-B）自适应灰度阈值分割算法相比,分割误差、假阳性率、假阴性率这3个指标的性能平均提高了12.93,1.45和7.11个百分点;与基于灰度变换法图像增强法比较表明,分割误差、假阳性率、假阴性率平均值分别降低了32.94 ,6.85 和29.65个百分点,与直方图均衡化图像增强法相比,这3个值分别降低了24.92,6.12和33.06个百分点。通过试验结果图的主观判断和评价指标的定量分析,验证了该算法能有效地分割出杨梅目标,保证了杨梅目标在颜色、纹理和形状方面的完整度,研究结果为研究采摘机器人进行杨梅等果实的分割和识别提供参考。     

基于参数优化改进型可能聚类的遥感图像分割

可能聚类算法（PCA）和可能C-均值聚类算法（PCM）对初始值非常敏感,容易产生一致性聚类。改进型可能C-均值聚类算法（IPCM）能解决PCM的问题,然而IPCM的执行更依赖于参数。IPCM必须计算参数两次,因此聚类时间长。为了克服PCA和IPCM的缺点,进而应用于复杂的遥感图像分割,将PCA和IPCM相结合,提出了一种基于参数优化的改进型可能聚类算法（IPCAOP）。实验表明,IPCAOP在处理遥感图像分割方面明显优于模糊C-均值聚类（FCM）和IPCM。     

基于演化算法的水果图像分割

为了满足水果采摘机器人对图像分割算法实时性和自适应性的要求,在传统演化算法的基础上,提出了一种基于蜂王交配结合精英选择、截断选择分阶段的改进演化算法对水果图像进行分割。在设计选择策略时,将迭代过程划分为前中后3个阶段,分别采用蜂王交配算法、精英选择策略和截断选择策略来进行适应值的选择,这样既保证了种群的多样性,又克服了传统演化算法局部最优、收敛过快的缺点。试验结果表明,该文提出的水果图像演化分割算法无论从稳定性、分割效果,还是全局最优收敛速度上,都明显优于传统演化算法,分割的阈值稳定在3个像素之内;与Otsu算法、贝叶斯分类算法、K均值聚类算法、模糊C均值算法等其他算法相比,水果图像演化分割算法分割效果最好,对同一幅图像进行分割得到的分割识别面积参考值最大,而且运行速度最快,平均运行时间为0.08735 s,远少于其余4种算法;并能用于柑橘、荔枝、苹果等各种水果的图像分割,具有一定的通用性,达到水果采摘机器人视觉实时识别的要求,为水果图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法。     

基于MFICSC算法的生菜图像目标聚类分割

生菜图像目标分割是基于图像处理的生菜生理信息无损检测的前提。为了解决因生菜富含水分使得图像采集镜头反光而导致生菜叶片图像灰度分布不均的问题,该文采用一种修正的图像灰度均衡算法对生菜图像进行灰度均衡处理,应用混合模糊类间分离聚类算法(MFICSC)进行生菜图像目标分割,使总体类间距离最大化,能够同时生成模糊隶属度和典型值,对处理噪声数据和克服一致性聚类问题均表现良好。分别采用MFICSC算法和Otsu算法进行了生菜图像目标分割对比试验,结果表明MFICSC算法具有较好的聚类准确度,效果优于传统Otsu分割算法。     

基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究

为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法.该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数.运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割.结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效.     

基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法

生猪图像分割为生猪行为特征提取、参数测量、图像分析、模式识别等提供易于理解和分析的图像表示,准确有效的生猪图像分割是生猪行为理解和分析的基础.针对传统Graph Cut算法分割精度差、分割效率低及不能准确分割特定目标的问题,该文结合交互分水岭算法,提出基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法.采用交互分水岭算法对图像进行区域划分,划分的各个区域块看作超像素,用超像素替代传统加权图中的像素点,构造新的网络图替代传统加权图,重新构造能量函数以完成前景背景的有效分割.试验结果表明:该方法峰值信噪比平均范围为[30,40],结构相似度平均范围为[0.9,1],两种评价准则的结果与主观评价一致,图像分割质量、精度得到明显提升;平均耗时缩短到传统GraphCut算法的33.7％,提高了分割效率;在复杂背景、噪声干扰、光照强度弱等条件下可以快速分割出特定目标生猪,具有较高鲁棒性.     

基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割

野外自然环境下采集的紫色土图像背景复杂,将紫色土区域从背景中分割出来是应用机器视觉对紫色土进一步分析处理的首要工作。该文提出基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割算法。该方法首先构造基于熵的相似度矩阵,从而建立基于类间方差最大化类内方差最小化准则的灰度变换优化模型,求解优化模型获得一个提升了紫色土与背景间分离特性的灰度图像。然后,构建无参的密度公式和一个中心决策度量来自动获取聚类中心,实现在密度峰值聚类算法框架下紫色土图像的自适应分割。最后,设计边界提取与区域填充的后处理算法获得完整的紫色土土壤区域图像。通过使用常规样本集、鲁棒样本集试验测试,结果显示:该文分割算法的初分割平均分割精度分别为93.45%和87.40%,比采用原始密度峰值聚类算法的平均分割精度分别提高3.16和12.47个百分点。经该文算法初分割、后处理,平均分割精度分别提高到96.30%和91.63%,平均耗时分别为0.36和0.35 s。研究结果为野外紫色土彩色图像的自适应分割提供参考。     

基于高斯HI颜色算法的大田油菜图像分割

针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文将去掉背景信息的样本数据从RGB颜色模型转换至HSI颜色模型后,统计各个光强的所有像素对应的色调值,并计算其期望值和方差,依次得出所有强度所对应色调值的期望值和方差,建立出油菜作物色调强度查找表(hue intensity-look up table)。在此基础上,计算每个像素的色调值和期望值之间的差值,若差值小于阈值,则像素被分割为作物,否则为背景。为了在高斯HI颜色分割算法中确定合适的阈值,该研究选取了45幅不同天气状况(晴天、阴天和雨天)不同发育阶段(苗期、三叶期和四叶期)的油菜图像作为样本,探讨阈值的选取与分割结果的关系。结果表明阈值在[2.4,2.6]内分割效果最佳,油菜目标的形状特征完整度最好。为了对图像分割结果进行评价,分别利用高斯HI颜色模型、CIVE(color index of vegetation extraction)、EXG-EXR(excess green-excess red)、EXG(excess green)和VEG(vegetation)算法对15幅不同天气状况的图像进行分割。从视觉效果上来看,高斯HI算法仅需少量样本,即可达到满意分割效果。与其他方法相比,高斯HI颜色分割算法的误分割率(misclassification error,ME)仅为1.8%,相对目标面积误差(relative object area error,RAE)仅为3.6%,均优于其他4种算法的试验结果。在分割结果稳定性上,高斯HI颜色算法表现最好,其ME和RAE值的标准差最低,分别为0.7%和4.5%。试验结果表明,高斯HI颜色算法能取得较好的分割效果,而且对光照条件变化并不敏感,同时,能够充分保留油菜形状特征的完整性,为后期油菜生长发育周期的自动识别提供可靠数据。     

采用水平集方法的无人机可见光DOM树冠分割

在天然林、混交林、复层林等复杂林分条件下,可见光森林影像受林分郁闭度、冠层结构、摄影季节等影响较大,对其进行树冠提取时,现有方法无法保证精度且缺乏有效的人工介入机制。该研究探索了一种能够在低郁闭度时自动分割,高郁闭度时可适当人工介入的树冠分割方法。先将无人机可见光森林影像处理成数字地表模型（Digital Surface Model,DSM）、数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）和数字正射影像图（Digital Orthophoto Map,DOM）,DSM与DEM相减得到树冠高模型（Canopy Height Model,CHM）,利用局部最大值法从CHM提取树顶点的平面位置生成泰森多边形,并以其外接矩形为基础生成树冠范围矩形,遍历并切分出单株立木树冠范围影像,进行各向异性扩散滤波后,通过水平集方法演化出树冠边界曲线。利用C#语言在ArcGIS Engine上实现基于水平集模型的可嵌入ArcMap运行的树冠分割插件。利用该插件对选自内蒙古大兴安岭大杨树林业局乃木河林场的不同郁闭度、不同树种组成的9块50 m×50 m天然混交林标准地的DOM影像进行树冠提取试验,同时与手工提取法和SVM图像分割法进行对比分析。结果表明本文方法的提取速度比手工提取法平均提高了45.97%;提取精度比SVM图像分割法平均提高了15.29个百分点。该方法在郁闭度低冠幅大时强调效率,在郁闭度高冠幅小时保证精度,是一种可伸缩性和通用性强的方法。     

基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法

准确分割水果图像是采摘机器人实现视觉定位的关键技术。该文针对传统模糊聚类对初始聚类中心敏感、计算量大和易出现图像过分割等问题,结合机器人的视觉特性,提出了一种基于多尺度视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法。首先,选择适当的颜色模型把彩色水果图像转换为灰度图像;然后对灰度图像做不同尺度的高斯滤波处理,基于视觉显著性的特点,融合了多个不同尺度的高斯滤波图像,形成图像聚类空间;最后,用直方图和模拟退火粒子群算法对图像的传统模糊聚类分割算法进行了改进,用改进的算法分别对采集到的100张成熟荔枝和柑橘图像,各随机选取50张,进行图像分割试验。试验结果表明:该方法对成熟荔枝和柑橘的图像平均果实分割率分别为95.56%和93.68%,平均运行时间分别为0.724和0.790s,解决了水果图像过分割等问题,满足实际作业中采摘机器人对果实图像分割率和实时性的要求,为图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法,为视觉精确定位提供了有效的试验数据。     

基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割

猪舍场景下,光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等,均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络(FCN,fully convolutional networks)的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络,采用融合深层抽象特征与浅层细节特征并将融合的特征图上采样8倍的跳跃式结构,设计哺乳母猪分割的FCN。利用Caffe深度学习框架,以7栏伴有不同日龄仔猪的3811幅哺乳母猪训练样本进行母猪分割FCN训练,在另外21栏的523幅哺乳母猪测试集上的分割结果表明:该算法可有效避免光线变化、母猪颜色不均、小猪遮挡与粘连等影响,实现完整的哺乳母猪区域分割;分割的平均准确率达到99.28%,平均区域重合度达到95.16%,平均速度达到0.22 s/幅。与深度卷积网络的SDS(simultaneous detection and segmentation)及传统的基于图论的图像分割、基于水平集的图像分割方法做了对比试验,该文分割方法平均区域重合度分别比这3种方法高出9.99、31.96和26.44个百分点,有较好的泛化性和鲁棒性,实现了猪舍场景下哺乳母猪准确、快速分割,可为猪只图像分割提供了技术参考。