基于图像处理技术的作物叶片检测模型研究

计算机图像处理技术在农业上的应用,目前越来越受到人们的重视。作物叶片检测也是图像处理的基本内容。为此,主要研究了作物叶片虚拟检测模型,对作物叶片虚拟检测模型的流程和功能进行了介绍;同时,对作物的生长信息进行表现、组织和管理,形象和精确地帮助人们采取合理的生产措施,为作物的产量预报和管理提供科学的依据。     

基于嵌入式的图像处理技术研究

近几年来。计算机、通信、消费电子的一体化趋势日益明显．嵌入式技木已成为一个研究热点。嵌入式系统是集软件、硬件于一体的高可靠性系统,嵌入式系统麻雀虽小,五脏俱全,软件除操作系统外,还需有完成嵌入式系统功能的应用软件,硬件除了CPU外,还需有外围电路支持,目前,微处理器、微控制器、DSP已成为嵌入式系统硬件的构成基础。     

标准烟叶数据库的图像检索

提出把图像的形状特征、颜色特征和纹理特征相结合的方法进行基于内容的图像检索。通过对人的视觉检索过程的研究，提出把数据库中的图像依次分别按形状特征、颜色特征和纹理特征分级聚类的方法，既符合人的视堂特点又大大提高了检索效率。     

计算机图像技术在农业工程中的应用

随着计算机与图像处理技术的发展,计算机图像技术已经应用到农业工程领域,并在农机工程、农学研究及精确农业等许多方面取得了重大成果。为此,介绍了计算机图像技术与相关学科的相互关系及主要组成,讨论了其在农机工程领域、农学研究领域中的研究与应用情况,并分析了计算机图像技术在农业工程应用所存在的主要问题和发展趋势。     

基于版本的时空数据库的研究与实现

分析时空数据库及典型时空数据模型的研究现状，提出了基于版本的时空数据库的概念，阐述了借助于版本和现有空间数据库实现时空数据库的基本原理，分析了在现有条件下实现的可行性，给出了一种实现方案。结合具体应用，利用组件（简称COM）技术和成熟的关系型商业数据库，实现了一个具有基本功能的时空数据库系统，此系统现在已经服务于内蒙古区情地理信息系统。     

基于图像处理的蟹塘水草图像导航线拟合方法

针对河蟹养殖中水草清理是以人工完成为主,存在费工费时、劳动效率低、成本高等问题,提出一种图像处理的蟹塘水草图像导航线拟合方法。首先通过采集水草RGB图像,并转换为HSV颜色空间,并选用H分量二值分割,对分割图像进行填充处理;其次根据水草图像面积差异,设定参数删除非目标区域,进行形态学运算,保留目标区域;再按列查找二值图像非零像素点的中点位置,得到水草图像形态特征曲线;最后根据查找的特征曲线,利用最小二乘法拟合出导航线。试验结果表明本文方法拟合导航线相对误差在0.498%以内,平均相对误差绝对值为0.247%,平均耗时为0.005 s。本文方法能够较好地满足水草图像导航线拟合的准确性和实时性,可为智能化水草清理作业船的研制奠定理论与技术基础。     

基于图像处理和SVM的植物叶片分类研究

为了提高植物叶片识别与分类的正确率,提出了基于SVM的识别模型和方法;对叶片图像预处理后,提取并优选10个叶片形状特征参数,用SVM法进行训练建模并识别.实验结果表明,用线性核函数的SVM对木瓜、女贞、三角枫和五角枫4种植物叶片识别的平均准确率在95.8％以上,优于神经网络和Fisher判别法,为鉴定植物种类提供了一种快速有效的方法.     

基于边缘检测的图像分割技术的研究

本文主要介绍了基于边缘检测的图像分割的相关技术,首先分析了研究目的和研究意义,然后综合国内外的研究近况,分析了当前对于图像分割技术的前景和不足。     

鸭蛋品质检测分级系统中的图像处理

在鸭蛋品质检测分级系统中,图像处理问题涉及边缘检测和边缘模糊矫正两大方面。对于边缘检测采用常规的灰度不连续理论,选用Sobel算子对成像区域进行从上至下、从左至右的矩阵搜索;用最小值滤波法解决边缘模糊矫正。研究和实践表明,经过处理后的图像在颜色和大小上与静止时的图像一致。     

基于图像处理技术的大田麦穗计数

为了实现不同播种方式下单位面积小麦穗数的智能计算,设计了一种利用图像分析技术实现大田麦穗快速计数的方法,分析了利用颜色特征和纹理特征分割麦穗的优缺点和粘连区域麦穗个数的计算方法。通过对撒播和条播各35幅样本图像进行计数实验,准确率分别为95.77%和96.89%。结果表明,利用颜色特征和纹理特征均可提取大田环境下麦穗图像,其中利用颜色特征提取速度快。麦穗骨架角点个数能够反映粘连区域麦穗个数,在条播和撒播小麦田中计数准确率均较高。     

基于图像处理技术的叶面积检测研究

介绍了基于图像处理技术的叶面积检测法.从单片叶面积检测、病虫害损伤叶分析与面积检测、植株总叶面积检测3个方面综述了国内外图像处理技术在叶面积检测中的研究进展情况,并指出了应用图像处理技术检测叶面积还需进一步解决的问题.     

基于图像处理的大米粒形检测技术研究

传统的大米颗粒检测的方法存在一定的局限性,尝试应用计算机图像处理技术来直接获得大米颗粒的信息.首先对获取的大米图像进行增强处理,在此基础上,研究几种不同的边缘检测算子来实现对大米粒形的检测并比较其结果.实验结果表明,Canny算子对大米粒形检测效果良好,该方法用于大米粒形的识别时对大米的判定正确率较高.     

基于数字图像处理技术的玉米长势预测

玉米长势是指玉米生长的状况与趋势,在生长期内实时掌握长势是玉米生产调控的关键,玉米长势可以通过叶面积、叶尖距、叶基角等特征参数来衡量。吉林省是我国主要的玉米种植区域,种植规模多为小地块,如果采用传统人工方式测量玉米长势,需要耗费大量人力、物力,而遥感技术适用于大面积种植,因此采用人工测量与遥感技术都具有明显的局限性。该研究采用数字图像处理技术,利用固定影像采集设备获取不同生长期玉米多尺度影像,首先利用灰度化和增强技术对影像进行前期预处理,然后使用迭代阈值分割算法提取影像中玉米植株区域,通过图像细化技术并结合参照物标定方法获取玉米植株的株高、叶尖距、叶基角和冠层面积等特征参数,最后对获取的特征参数使用回归分析建立玉米长势模型。试验结果证明,提出的方法有效可行,可以作为人工测量和遥感技术必要有益的补充。      

基于图像处理的雾滴检测技术

通过模拟田间实际喷雾情况,利用图像采集系统采集雾滴图像,对其进行增强和分割等预处理,并对粘连雾滴提出用改进的分离粘连雾滴算法进行了分离处理.基于相同样本,用图像处理方法获得的雾滴粒径分布及覆盖率等参数与激光粒度仪测量结果的对比分析表明,利用图像处理技术检测雾滴分布参数,其测量误差在6%以内.     

基于CT和图像处理的苹果贮藏期预测模型

应用CT技术扫描不同贮藏期的富士苹果,获取含有不同贮藏期信息的CT图像,并对CT图像及图像直方图进行对比分析。结果发现,苹果的CT图像随着贮藏时间的延长呈现增亮的趋势,直方图呈现明显的双峰特性,其中代表果肉区域的右峰随着贮藏时间的延长而呈现右移的趋势。设计了一种简单快速的图像处理算法,计算CT图像的特征点灰度均值,将其与贮藏时间相对照,建立图像平均灰度值与贮藏时间的线性关系。实验验证表明该模型的预测误差较低,平均误差     

基于AtveX数据对象的灌区用水

水费计收信息化管理是灌区信息化建设的一个重要内容，同时灌区数据库建设在灌区信息化建设过程中处于核心地位。介绍了“灌区用水申报软件”的主要功能、开发环境以及技术要点和难点。该软件用于辅助管理单位进行水量申报的管理工作，能够访问Access数据库，读取相应数据，计算各个时刻的需水量，并确定应缴纳的水费。设计目的是方便、迅速地为灌溉决策部门提供原始数据和计算数据，并能对数据提供格式输出。     

基于MATLAB的红枣图像处理研究

本实验应用MatLab7.0数字图像处理工具箱对红枣图像信息进行处理。从红枣的形状、大小、颜色入手,选出符合红枣外观品质检测的3个特征参数,分别是红枣果形指数、色泽、有无缺陷。大小特征提取中,红枣的果形指数采用最小外接矩形法获得;对于颜色特征,将RGB模型转化成HSI模型,然后进行提取颜色特征参数;缺陷特征的提取,先进行缺陷部位轮廓的提取,然后填充求缺陷部分的面积,根据该面积在图片中大小比例作为判断的依据。     

果园视觉导航基准线生成算法

针对果园导航环境的复杂性,提出了一种基于图像处理的果园导航基准线生成算法。采用二维Otsu算法获取最优分割阈值,对色差R-B分量图进行二值化处理;根据水平投影曲线的一阶导数变化规律,提取树的主干区域(ROI);根据区域中邻近像素灰度值的变化规律,提取主干与地面的交点作为特征点;根据点的分布特性对其进行归类,并利用最小二乘法拟合左右边界线,提取边界线上各行中心点生成果园导航基准线。在不同场景中的实验结果表明,该算法对噪声的干扰有较强的鲁棒性,使导航基准线的生成准确率高于90.7%;处理一幅640×480像素的图像平均耗时小于119 ms,具有较好的实时性。     

基于图像处理的柑橘测产方法

利用机器视觉技术可以快速、无损预测柑橘产量.采集了10幅生长中的柑橘果树照片,同时测量了每棵果树的柑橘产量.基于RGB颜色模型,对柑橘图像进行分割,柑橘与背景的分割条件为(R-B>100)且(R>G).通过提取柑橘个数、柑橘总周长、柑橘总面积3个特征参数,分析了特征参数和柑橘单株产量之间的关系.实验证明,经过图像分析后得出的柑橘数与柑橘单株产量之间的相关系数最高,达到0.97,说明了利用图像分析方法预测柑橘产量具有良好的应用前景.