改进的GrabCut算法木材表面缺陷图像分割试验

试验采用传统GrabCut算法和改进的GrabCut算法,针对单目标、多目标、复杂背景下多目标的木材表面缺陷图像进行多组对比实验。结果表明:改进后的GrabCut算法,针对木材表面的缺陷图像分割进行了优化,能有效改进传统GrabCut算法中的欠分割和过分割、易受区域凹凸纹理的干扰等缺点,而且分割各类木材表面缺陷图像时都能取得较好的效果。说明改进后的GrabCut算法具有其优势和可行性。     

一种块匹配的图像修复算法

在研究Criminisi算法的基础上,提出了一种新的图像修复算法。根据图像待修复点梯度的大小,在源区域中确定其匹配区域的范围,减少搜索次数;以到待修复点距离从小到大的方式搜索匹配块,应用最近最优匹配块对图像进行修复;提出新的置信度更新方法,使更新后的置信度与累积误差成反比。实验表明,本文提出的图像修复算法具有较好的图象修复效果,并且计算复杂度低,效率高。     

基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别算法研究

单板穿孔缺陷会影响其胶合过程的质量,是单板分选过程中主要的识别目标。基于图像处理技术的图像分割算法将穿孔缺陷区域与背景区域准确地分开是自动分选的重要前提。本研究提出一种基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别方法,首先基于彩色图像的RGB空间将采集的图像转换为灰度图并输出R分量灰度图,采用二维中值滤波处理滤除非线性噪声,最后采用阈值分割和连通域处理相结合的方法将背景与目标区域分离。结果表明,遗传算法的最大熵阈值法选取的阈值和试验时间均优于其余3种（迭代阈值法、大津阈值法、最大熵阈值法）算法,结合连通域处理方法可以有效提取单板中的穿孔区域。     

基于不规则子块的农作物图像自适应增强算法

在对直方图均衡化算法基本原理深入分析的基础上,结合图像灰度值分布特征,提出一种改进的直方图均衡化增强算法,该算法首先引入自适应维纳滤波算法,对所获取的降质农作物图像进行预处理,以尽可能排除随机噪声;然后提出一种基于图像灰度信息的自适应子块获取方法,通过图像中灰度值的分布特点来自适应确定子块,对各子块分别进行直方图均衡化处理,从而获得高清晰度的农作物图像。采用峰值信噪比及均方根误差等指标,将图像自适应增强算法与自适应维纳滤波算法、直方图均衡化算法及其改进算法对降质农作物图像的处理性能进行定量评价,结果表明,图像自适应增强算法在去除噪声的同时能够有效提高图像对比度,对于农作物图像处理具有一定的借鉴价值。     

改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用

以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果.结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率.     

基于改进GAC模型的柑橘缺陷图像分割方法研究

柑橘表面缺陷的图像分割与识别是水果在收购与销售过程中的重要环节,对于提升水果的品质和经济效益有着重要意义。经典GAC模型算法虽然能够很好的分割平面缺陷,但无法准确的分割图像凹陷区域。以柑橘的虫伤、腐烂、炭疽、蓟马、溃疡5种常见缺陷图像作为研究对象,其中腐烂、炭疽为凹陷缺陷,对传统GAC模型算法进行理论研究并针对其不足提出改进方案。通过对比试验分析各参数对于试验结果的影响,并应用改进后的GAC模型算法对柑橘缺陷样本进行图像分割,分析改进后的GAC模型对柑橘表面5种缺陷的识别能力,验证改进GAC模型的可行性。     

基于改进C-V模型的木材表面缺陷图像分割

木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值,对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。针对传统的C-V(Chan-Vese)模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点,本文采用C-V模型与形态学结合的方法与传统的C-V模型算法进行对比试验。与此同时,根据C-V模型和C-V模型结合形态学方法的不足之处,在C-V模型基础上,引入局部拟合函数和高斯核函数,提出了一种基于C-V模型的改进算法,能够有效地克服C-V模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统C-V模型算法、C-V模型与形态学结合的方法和改进的C-V模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷图像的对比试验。结果表明:C-V模型能够将虫眼和活节缺陷图像分割出来,但是对纹理干扰强烈的死节缺陷图像分割困难;运用C-V模型与形态学结合的方法,可以有效地消除分割结果中的细小空洞和噪声,但是仍无法抵抗死节缺陷图像中木材自身纹理的干扰,难以将死节缺陷完整地分割出来;改进的C-V模型算法对木材表面缺陷图像的分割能够减少迭代次数,缩短分割时间,使分割轮廓线更加光滑和完整。通过采用改进C-V模型算法对多目标木材表面缺陷图像进行试验,能够更好地验证改进算法的优越性、有效性和可行性。      

基于改进的层析成像图像重建ART算法的木材应力波检测研究

首先介绍了成像的物理基础,并对重建算法的各种方法进行了简要阐述并对ART算法及其改进算法进行了主要说明。在之前学者对成像原理的研究下,阐述了应力波层析成像技术应用于木材缺陷检测当中的原理及测试方法,并通过先验的介质模型及实际模型测试,分别用ART算法和改进后的重建算法得到木材缺陷图像,通过比较两种方法重建的图像清晰度,验证改进后算法的合理性与可行性。     

基于深度学习和超分辨率重构技术的图像缺陷诊断算法

虽然深度学习在图像检测领域取得了长足进步,但是由于变电站设备巡检图像背景复杂,导致了缺陷诊断面临一定的困难。本文提出了一种基于深度学习和超分辨技术的缺陷检测算法,一方面是锁定目标区域,聚焦检测设备,去除不相关的图像信息,大幅降低了图像有效信息的损失;另一方面是对检测设备进行超分辨率重建,提升分辨率,保证用于渗漏油缺陷检测的图像质量、像素信息的完整性。通过实验数据证明,该算法识别结果较其他算法有很大的提升,从而验证了该算法的优越性。     

滇中山地滇石栎(Lithocarpus dealbatus)灌丛恢复改造技术研究

植被恢复是退化生态系统恢复的关键,本研究采用典型样地调查和历史资料分析方法,对滇中一平浪林场滇石栎退化灌丛的植被恢复改造技术进行了研究.结果表明:滇石栎灌丛的4种退化状态类型,分别代表滇石栎灌丛向云南松乔木林演替过程中的4个阶段,各个阶段植被恢复与改造的方法措施因立地条件、物种组成、植被盖度、高度的影响各不相同,但都体...     

基于改进Camshift的竹材加工目标检测跟踪算法研究

将计算机视觉技术应用到数控剖竹机运动加工目标的检测和跟踪中,提出一种基于改进Camshift算法的适合竹材加工运动目标检测和跟踪算法.针对竹材检测、跟踪过程中的干扰因素,通过图像的色度值来代替背景图像的亮度值,来减少阴影干扰,采用背景差分法与帧间差分法相结合的目标检测方法,改进Camshift算法,利用HSV图的H分量均值和每一帧H分量均值的差值结果来进行H分量均值更新,以克服光照影响,并利用Kalman滤波实现对下一帧竹材所在位置进行预测,预测结果用于修正Camshift算法的跟踪结果.结果表明,改进的算法能够对运动竹材目标进行实时跟踪,算法高效、准确.     

基于改进的粒子群和蚁群算法的高光谱森林聚类研究

高光谱图像分类可分为监督分类与非监督分类,聚类分析进行非监督分类是一种现今比较受研究者广泛关注的技术.粒子群算法具有自适应、自组织性、可同时进行局部和全局搜索等特点;蚁群算法通过智能个体间不断进行信息交流和传递,具有较强的发现最优解的能力.提出一种基于改进的粒子群和蚁群算法的高光谱图像聚类方法,设计其模型并将其应用在森林类型分类问题上,提高分类精度,减少人工干预.以吉林省汪清林业局为研究区,通过修改粒子群的惯性系数,得出最优解集,然后利用蚁群寻优的过程对阔叶林、针叶林、混交林、水体进行聚类分析,区分精度达到85％证明,该方法能较好地识别森林类型.     

浅析航片法进行土壤普查与制图的利弊

实践表明,应用航片法进行土壤普查与制图可以加快土壤普查速度,减少野外工作量,降低成本,提高经济效益;提高土壤制图的精度;节省测制地形图,地块底图的工作量。但航片的判读需具备广泛的专业知识和丰富的判读经验,同时航片也缺少某些定量指标。本文着重剖析航片法进行土壤普查与制图的利弊。     

浑善达克沙地植被恢复对土壤理化性质的影响

[目的]研究浑善达克沙地植被恢复过程对其土壤理化性质的影响.[方法]采用野外调查与室内分析相结合的方法,以内蒙古自治区克什克腾旗浑善达克沙地不同治理时间及不同恢复阶段沙地为对象,定量分析不同治理时间及不同恢复阶段沙地土壤的理化性质.[结果]随治理时间的增加和沙地的不断恢复,0～5 cm土层含水量和土壤容重分别呈增加和降低趋势,5～60 cm土层土壤含水量和土壤容重则均呈现降低趋势.土壤有机质含量和全氮量逐渐增加.半固定沙地与固定沙地的土壤有机质含量较流动沙地提升2.03和6.12倍,全氮量提升48.15％和74.38％.[结论]研究结果可为浑善达克沙地的生态治理提供理论依据.     

吕梁山南段天然次生植被自然恢复及技术对策

对吕梁山南段天然次生植被恢复存在的主要问题、植被自然恢复的必要性及可行性、次生植被群落自然演替、次生植被自然恢复的效果进行了分析,认为:天然次生植被能依据自繁殖能力进行自然演替,并形成群落.提出植被自然恢复的技术对策.     

黄土沟壑区不同植被恢复群落特征及多样性研究

针对黄土高原退耕区域不同植被恢复类型中植被群落特征及多样性的问题,以农地(F)为对照,对天然侧柏(B)次生林、不同林龄(5、20 a)刺槐人工林(C5,C20)、荆条灌丛(H5)和苜蓿草地(M)6种不同植被恢复类型群落特征及物种多样性变化研究。结果表明,通过植被恢复,物种丰富度均比农地增加,乔木>灌木>草本;群落丰富度指数撂荒地最高,农地最低,顺序为:H5>C20>C5>B>J>M>F;Simpon优势度指数,B>C5>C20>J>M>H5>F。Shannon-Wiener多样性指数:C20>C5>B>H5>J>M>F;Sheldon均匀度指数:B>C20>C5>J>M>F>H5。通过植被恢复,物种数量提高,群落多样性改善,有利于植被生态效应的建设。     

滨州市黄河故道盐碱湿地景观生态修复规划探究

通过对滨州市黄河故道盐碱湿地环境现状的分析,结合局部客土塑造地形及耐盐碱景观树种引入2种手段,研究盐碱湿地景观的恢复、建设和利用。同时,结合当地故道文化与特色,提炼出沙丘元素这一景观载体,将其综合体现于总体规划布局、生态环境改善、休闲活动参与等方面,以实现可持续发展。     

北京低山油松、侧柏生态公益林的经营——以北京海淀七王坟油松×侧柏×栎类块状镶嵌林为例

对北京西郊120~130 a油松×侧柏×栎类以及其他针阔叶林组成的块状镶嵌混交林进行了样地调查,结果表明,林分具有复层、异龄、混交特征,是一个比较理想的经营模式。提出北京低山油松、侧柏公益林经营应借鉴这个模式,依据森林立地类型的研究成果,以林班或小班为基础,促进生态与生产功能协调发展,同时维护生物和景观多样性,因地制宜进行分类经营。     

长江口牡蛎礁恢复及碳汇潜力评估

牡蛎礁是温带河口和滨海区一种特殊的海洋生境,它具有生物生产、净化水体、提供鱼类生境、维持生物多样性和防止海岸侵蚀等重要功能,根据对长江口牡蛎礁恢复工程的跟踪监测结果,分析和评估该人工牡蛎礁恢复及碳汇潜力。研究结果表明,在2004—2010年期间,该人工牡蛎礁牡蛎种群的增长迅速,2005年牡蛎平均密度和生物量达到最高,以后各年牡蛎生长过程中存在自疏现象和死亡,总密度下降,但个体增长。牡蛎礁上大型底栖动物物种数、总密度和总生物量呈快速的增长趋势,2004年至2010年共出现大型底栖动物47种,至2010年8月其密度和生物量分别达到941ind·m-2和44.51g·m-2。该人工牡蛎礁具有强大的固碳能力,通过牡蛎的钙化过程,单位面积年固碳量为2.70kg·m-2,年平均固定碳量达3.33×104t,直接产生的年平均固碳效益达837万元,相当于营造1110hm2热带森林。