基于形状因子和分割点定位的粘连害虫图像分割方法

单个害虫的分割是进行害虫特征提取和识别的前提。针对害虫识别过程中出现的粘连等问题,提出了一种基于形状因子和分割点定位的害虫图像分割方法。该方法首先利用形状因子对图像中的每个区域进行粘连判定,然后对判定为粘连的区域进行逐层轮廓剥离和局部分割点的确定,接着根据局部分割点在原区域中搜索边界轮廓的两个分离点,最后连接局部分割点与分离点线段进行害虫分割。通过实验室人工随机散落桃蛀螟Conogethes punctiferalis(Guenée)和田间粘虫板诱捕梨小食心虫Grapholitha molesta(Busck)2种场景采集图像,验证算法的有效性,并与分水岭分割算法进行对比,采用分割率、分割错误率和分割有效性3项指标进行评价,结果表明:针对实验室环境下采集的2组桃蛀螟害虫图像,该文方法平均错误率为7%,约为分水岭分割方法的1/2,平均分割有效率为92.65%,比分水岭算法提高了5.7个百分点;在2组田间梨小食心虫图像分割中,该文方法平均错误率为2.24%,平均分割有效率为97.8%,分别比分水岭方法降低了4.29个百分点和提高了3.95个百分点,说明该文方法在分割准确性和有效性方面都可以获得更好的分割性能,应用于害虫多目标分割与自动识别系统中,可以有效地提高识别精度。     

基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法

针对小麦病斑分割不准确、噪声大以及病斑边缘不清晰等问题,结合传统的作物病斑分割方法,提出一种基于改进的模糊边缘检测的图像阈值分割算法。图像预处理方面,在分析了传统模糊边缘检测缺点的同时对算法作了两个方面的改进,使用梯度倒数加权平均滤波方法去除小麦病斑噪声,然后对多层次模糊算法进行数值分层改进,增强病斑边缘信息;最后对传统的阈值分割方法进行了算法改进,采用一种改进的最大类间方差比阈值分割方法,在增强图像边缘的基础上进行阈值分割,改进阈值选取方法,在模糊增强后的小麦病斑图像上进行阈值分割提取出小麦病斑形状特征。对在大田环境下获取的小麦病害图像进行边缘增强和阈值分割试验,与传统固定阈值分割算法试验对比得出,基于改进的模糊边缘增强与阈值分割相结合的改进算法正确分割率达98.76%,相比传统固定阈值分割算法提高了8.35个百分点,漏检比增加了1.29个百分点,噪声比为1.86%,相比减少了8.36个百分点,在运算时间上减少了0.331 s,不仅突出病斑边缘信息,而且分割效率高、噪声小,可为图像分割方法的研究提供了可参考依据。     

改进Hough变换的农作物病斑目标检测方法

为了能够快速、准确地对农作物病斑进行图像检测,该文根据病斑的形态特点,提出一种基于边缘检测与改进Hough变换的病斑目标检测方法。该研究根据不同种类的病害图像,采用R、G、B或者之间的差值分量确定病斑的特征图像,采用边缘提取、修复、过滤等方法获取病斑轮廓。对Hough变换的应用策略进行改进,采用边缘线编码,每个病斑根据自身形态确定变换的参数,并采用对应的圆形对病斑边界进行拟合,从而对病斑进行检测,同时对病斑边界进行有效识别。以90幅不同种类农作物病害图像为研究对象,对病斑进行类圆目标检测,检测圆拟合精度为87.01%,圆心定位误差为4.44%。结果表明,该方法能够快速、准确地对类圆病斑进行检测,同时对病斑边界有较好的识别效果。     

皮棉中地膜的高光谱图像分割方法

混入棉花中的地膜大部分是透明的或者颜色与棉花相近,使用传统的视觉检测方法很难对其进行检测。针对此问题,采集了地膜的高光谱图像,结合光谱分析与图像处理技术,提出一种地膜的高光谱图像分割方法。首先提取地膜的平均光谱数据,经过去除噪声波段、多项式卷积平滑(Savitzky-Golay,SG)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)变换等操作后,使用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析方法优选出4个最优波段,分别为560.3、673.9、716.9和798.8 nm;然后提取出4个波段对应的图像,分别进行两次图像融合,并对融合后的图像进行阈值分割、中值滤波操作;最后对处理后的图像再次进行图像融合,并移除小目标得到最终结果。为验证该方法,采用面积交迭度(area overlap measure,AOM)、误分率(misclassified error,ME)和识别率(recognition accuracy)对分割结果进行客观评价分析,结果表明该方法能较好地完成对地膜图像的分割,可为后续的地膜特征提取和自动识别打下良好的基础。     

改进Otsu算法与ELM融合的自然场景棉桃自适应分割方法

针对动态行进过程中拍摄的自然棉田场景图像的棉桃分割问题,提出了一种改进的自适应优化分割方法。首先利用改进的Otsu分割算法定位棉桃区域,对棉桃和背景区域像素点的RGB值分别采样;将样本用于训练ELM(extreme learning machine)分类模型;把图像分割转化为像素分类问题,用分类模型对棉桃图像进行像素分类以实现棉桃图像的分割。对晴天和阴天场景下自然棉田的图像进行了算法验证,能正确分割棉桃并定位棉桃位置,实现了非结构光环境下对棉桃的无监督的采样和分割定位,每幅图像的平均分割时间为0.58 s,晴天和阴天状况下棉桃的平均识别率分别达到94.18%和97.56%。将该算法与经典分类算法SVM(support vector machine)和BP在增加纹理特征和采用RGB特征的情况下进行对比,并分析了该算法在分割速度和识别率上都有较大优势的原因。试验证明该算法在棉桃分割中有很好的实时性、准确性和适应性,可为智能采棉机的棉桃识别算法提供参考。     

基于改进全卷积网络的棉田冠层图像分割方法

针对传统的全卷积网络分割精度低、效果差等问题,该文提出一种结合条件随机场的改进全卷积网络棉田冠层图像分割方法。首先通过提取和学习图像特征对全卷积网络进行训练以优化其分割性能,得到初步分割结果和训练后的全卷积网络模型;接着将初步分割结果以像素和像素对应的分类向量形式输入到条件随机场中,同时结合像素间相对关系构建能量函数再进行训练,对初步分割结果进行优化得到训练后的条件随机场模型;进而通过验证过程对全卷积网络和条件随机场模型参数进一步调优,得到最优的全卷积网络和条件随机场;最后结合最优的全卷积网络和条件随机场实现棉田冠层图像分割并进行试验。试验结果表明:该方法的平均像素准确率为83.24%,平均交并比为71.02%,平均速度达到0.33 s/幅,与传统的全卷积网络分割性能相比分别提升了16.22和12.1个百分点,改进效果明显;与Zoom-out和CRFas RNN(conditional random fields as recurrent neural networks)分割方法进行对比,平均像素准确率分别提升了4.56和1.69个百分点,平均交并比分别提升了7.23和0.83个百分点;与逻辑回归方法和SVM(support vector machine)方法进行对比,平均像素准确率分别提升了3.29和4.01个百分点,平均交并比分别提升了2.69和3.55个百分点。该文方法在背景复杂、光照条件复杂等环境下可以准确分割出冠层目标区域,鲁棒性较好,可为棉花生长状态自动化监测提供参考。     

基于改进均值漂移算法的绿色作物图像分割方法

针对绿色农作物图像背景复杂且分割难的问题,提出一种基于改进均值漂移算法的分割方法。采用均值漂移算法对图像进行平滑和分割时,带宽的选择直接影响平滑和分割的结果。传统的均值漂移分割方法需要人为地设定空域带宽和值域带宽这2个参数。该文首先根据绿色作物图像的颜色特点,提取图像的颜色指数;然后采用均值漂移算法,将图像的颜色信息与空间信息结合起来,根据作物图像颜色分布的丰富程度定义自适应空域带宽,采用渐近积分均方差来获得自适应值域带宽,对图像进行平滑滤波;最后采用 Otsu 方法将平滑后的图像分成两部分：绿色部分和背景部分。试验结果表明,该方法能够有效地分割出绿色作物,并在分割性能上明显优于常规的颜色指数方法,作物图像的错分率均小于6.5%。     

基于自适应域值分割与力矩的棉花异性纤维分类方法

为能够准确统计出棉花中所含异性纤维的重量和数目,提出一种机器视觉与图像处理技术,对棉花异性纤维进行检测分类。在提取棉花异性纤维原始图像的基础上,采用灰度处理和滤波技术完成图像的预处理,采用自适应域值技术来完成棉花异性纤维图像分割,在分割出的二值化图像基础上,采用挖空内点法和邻域搜索法进行轮廓提取,提出以异性纤维轮廓的面积与周长平方之比作为力矩,对棉花异性纤维进行分类。通过对300个棉花异性纤维样本图像进行了试验,分类准确率可以达到96%。结果表明该技术和分类力矩可以准确的对棉花异性纤维进行初分类。     

无人机航拍林业虫害图像分割复合梯度分水岭算法

针对林业信息监测方式实时性差、监测范围有限等问题,为更加实时、准确地对林业虫害信息进行监测并计算监测样地中虫害区域比例,该文在搭建面向林区虫害监测的多旋翼无人飞行器航拍监测系统基础上,提出了一种基于复合梯度分水岭算法的图像分割方法。该方法引入全局直方图均衡化消除了图像暗纹理的影响,并采用形态学混合开闭重构滤波完成了图像样本的去噪处理。计算灰度图像各像素点的复合梯度实现了非相关区域(道路及裸地)的提取,最终利用分水岭算法实现了监测图像虫害区域的分割提取。利用该文所提算法对8幅虫害侵蚀程度不同的监测图像进行分割,并与传统分水岭算法、K-means聚类算法进行对比试验。试验结果表明,该文算法虫害区域提取的平均相对误差率分别降低6.56%、3.17%,平均相对极限测量精度分别改善7.19%、2.41%,能够相对准确地将虫害区域从监测图像中分割出来,可为后续林业虫害监测与防护提供参考。     

基于分水岭和梯度的蝴蝶兰图像分割方法

利用图像识别技术采集设施蝴蝶兰生长参数,从而对花期进行调控,是提高蝴蝶兰种植效益的重要手段,而如何把蝴蝶兰图像与自然背景图像进行分割与提取,是图像识别的关键。该文利用彩色梯度算法,提取出蝴蝶兰自然图像的梯度图像,利用阈值找出梯度图像的显著部分(即图像中的显著边缘),同时利用水域分割方法对源图像进行分割,产生过分割图像,然后利用显著边缘图像对过分割图像进行判断,去除不显著的"水坝"并令其两边水域相融合,从而达到极大的抑制过分割的目的,最后再根据区域合并准则合并相似的区域,得到蝴蝶兰目标物图像。针对20幅蝴蝶兰图像,通过与人工分割的方法进行对比试验,结果表明,该文提出的基于梯度和分水岭的分割算法能够很好地从自然背景中提取出蝴蝶兰图像,分割正确率达到了92.6%。     

棉花异性纤维图像在线分割方法

图像分割是基于机器视觉检测棉花中异性纤维含量的关键技术。棉花图像的背景（棉花纤维）简单,灰度服从正态分布,目标（异性纤维）一般都比背景暗,但是细小且灰度分布方差大。该文有针对性地提出一种背景估计阈值BET（Background Estimation Thresholding）方法对棉花图像进行分割,并选择3类典型棉花图像样本与Otsu方法进行了对比试验。BET方法能得到更好的分割结果,并且算法速度快,100万次分割耗时仅8.46 s。试验结果表明该方法简单有效,速度快,可应用于大批量棉花异性纤维的实时在线     

复杂背景下棉花病叶害螨图像分割方法

为提高棉花害螨图像分割的效果,根据棉花害螨图像的特点,该文提出一种在复杂背景条件下棉花害螨病斑的图像分割方法。首先利用超绿特征2G-R-B提取出复杂背景下彩色图像中的类病斑(具有相同红色的害螨病斑和茎秆)。然后对类病斑区域与非类病斑区域的灰度图像进行二值化处理。最后利用面积阈值法将类病斑中的害螨病斑分割出来。试验结果表明,该算法能有效的提取出棉花害螨病斑,准确率可达97.83%。该研究可为复杂背景下的害螨图像的分割提供参考。     

不同生长状态下多目标番茄图像的自动分割方法

将自然生长状态下的成熟果实从复杂背景中识别出来并确定其空间位置,是实现果实采摘作业智能化的基础。该文针对在自然光照条件下多个番茄自然生长状态为相互分离、靠拢或重叠以及被枝叶部分遮挡的情况,研究了一种成熟番茄图像的自动分割方法。该方法利用RGB颜色空间下番茄图像中目标与背景的(R-G)灰度值存在明显差异的特点,首先使用Otsu法对番茄的RGB彩色图像的色差灰度图像(R-G)进行动态阈值分割,然后对番茄的R分量灰度图像应用基于形态重建的受控标记分水岭算法搜索靠拢或重叠番茄的分界线,最后对前面两次运算的结果作交集运算得到最终分割的二值图像,将番茄从背景中分割出来。通过100幅番茄图像进行试验表明,该方法不仅能对自然光照条件下不同生长状态的多目标番茄图像进行有效分割,而且对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性。