利用图像熵识别纸币扎把

纸币扎把的识别是纸币处理一个关键环节。目前识别纸币扎把的方法有图像颜色识别法和图像噪声边沿法,两种方法都需要保证扎把颜色与背景色有较大的差异,而且计算复杂。提出了图像分块的图像熵计算方式来完成纸币捆中的扎把区域识别的新思路,放宽了条件,提高了识别速度。     

基于图像处理方法的纸币清分系统的研究与实现

纸币自动清分可以有效提高银行的工作效率,基于图像处理技术的纸币自动清分系统的识别准确率对于纸币自动清分系统非常关键。基于机器视觉知识与模式识别的理论,并结合纸质人民币的图像特点,提出了纸质人民币序列号图像识别处理算法、“奖惩”机制下的线性传感算法和序列号区域特征提取方法。对纸币图像进行倾斜校正、局部特点提取、灰度增强和图像分块等处理后,将上述方法运用于采用CIS传感器的纸币图像处理系统中。实验证明,该方法具有较高的识别准确率,取得了理想的纸币自动清分效果。     

基于颜色特征进行农作物图像分类识别的应用研究综述

利用农作物自身的特征对农作物图像进行分类识别是计算机视觉技术在农业自动化应用中的重要前提条件。本文首先探讨了基于颜色特征的两种图像分类识别方法：统计直方图法和颜色参量的统计特征法，并分析比较了两类方法的特点，试图为以农作物颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。最后综述了从分析农作物外在的颜色特征进行农作物图像分类识别的国内外最新研究方法和成果，以促进计算机视觉技术在我国农业领域的应用和发展。     

鸭蛋动态图像预处理和获取颜色特征参数的算法

研究了动态鸭蛋图像预处理及图像颜色特征参数的提取算法。其中预处理包括去图像边缘毛刺和蛋壳污点信息；提取鸭蛋图像颜色特征参数需要通过鸭蛋轮廓识别和圆形搜索算法实现，对于鸭蛋图像的轮廓识别是以彩色图像的红色分量R来判定图像边界点，并以此计算出鸭蛋图像蛋内像素和，用圆形搜索法求出蛋芯颜色特征区域并提取图像特征颜色参数。试验结果表明，通过该算法，得到的蛋重模型相关性达到0．95，建立的颜色模型相关性达到0．92。     

基于大津算法连通域的松果多目标识别定位

松果识别对其产量评估、智能采摘等具有非常重要的意义.提出一种基于二值图像连通域的松果图像识别方法,首先研究松果图像RGB颜色特征规律,进行RGB颜色分量色差运算;然后选取合适的阈值对松果R-G图像进行二值化处理,初步分割果实和背景;再在图像分割时采用小面积连通域面积阈值法去除噪声的影响;最后采用连通域外接矩形法进行松果识别与统计,并计算出松果质心位置.结果表明,采用OTSU二值化分割+连通域噪音去除方法,可以清晰地分离出松果果实,松果识别平均准确率为89.6％.基于二值图像连通域的松果多目标果实识别与定位,为以后实现松果的自动化采摘提供了技术基础.     

基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与OpenCV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中,采用积分投影算法确定板材边界,动态采集板材表面图像;在颜色分类方面,利用L*a*b*空间颜色分量的均值、方差和斜度3个低阶矩表达颜色;在缺陷检测方面,提出了基于纹理填充的缺陷分割方法,通过获取纹理掩膜图像,然后利用板材背景颜色淡化纹理,最后应用加权阈值法完成缺陷分割,分割后计算缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值和长宽比等特征表达缺陷信息;在纹理识别方面,提出了基于Contourlet变换的纹理特征提取方法,通过对纹理图像进行Contourlet变换3层分解,得到1个低频子带、6个中频子带和8个高频子带,分别计算低频和中频系数矩阵的均值和方差,并与高频系数矩阵的能量组成22个特征表达纹理信息;最后设计SVM分类器,分别对颜色、缺陷和纹理进行识别。采用300个柞木样本进行实验,板材传送速度在小于1.5 m/s范围内,颜色识别准确率为100%;活节、死结和裂纹识别准确率分别为92.2%、95.6%和93.3%;直纹、弯纹识别准确率分别为93.9%、92.8%。实验结果表明,分选系统具有实时、高效、准确的特点。      

水稻插秧机视觉导航基准线识别研究

针对水稻插秧机视觉导航的基准线提取问题,探索采用基于垂直投影法为基础的识别算法识别水稻稻田图像导航基准线。首先人工读取稻田图像中秧苗、水、秸秆残茬、泡沫和泥的R、G、B像素值,绘制RGB、HSI、I1I2I3颜色空间的各颜色分量灰度直方图,分析差异,选取正交彩色空间的I3颜色分量灰度值分割图像;用最大类间方差法求取分割阈值,成功地把秧苗和背景分割开得到二值图像;在分割后的二值图像上添加掩膜,去除图像上部左、右角断垄秧苗图像,提高基准线识别精度;采用垂直投影法提取定位点,经过分析判断后用稳健回归法拟合成直线,该直线作为水稻插秧机自主行走的导航基准线。将20幅稻田图像采用该算法提取基准线,并与人工提取的基准线进行比较。结果表明:单幅图像最小平均误差率为0.78%,20幅图像均误差率为2.33%,说明该方法具有一定的可行性,能够为水稻插秧机自主行走提供导航信息。     

基于小波分析的红虫识别

提出了一种能量特征与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的红虫与水中浮游生物图像识别方法.把小波能量特征加入到原始图像中,再用Fisher线性判别法进行特征提取,同时提取图像的三层小波分解后系数的数学特征和图像颜色调和熵构造特征向量,然后采用SVM进行识别.通过对红虫及浮游生物的分类进行实验,验证了该方法的有效性,获得较高的识别率.     

基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法

作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤,其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题,提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间,首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图,然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值,再计算该点前后两个邻域的颜色均值差作为该点的颜色跳跃度,当跳跃度大于设置的一个阈值时,该像素点为病斑点。结果表明,该算法具有较高的分割精确度和较好的抗噪声性能。     

成像环境因素对烟叶图像采集结果的影响及校正研究

【目的】研究灯箱中采集烟叶图像时照明电压、不同品牌数码相机、聚焦距离及相机分辨率等成像环境因素对图像识别结果的影响，用相对颜色法对因成像环境因素影响而引起的烟叶图像颜色变异进行实时校正。【方法】通过试验筛选出颜色表现稳定的聚四氟乙烯材料作为颜色参照白板，在灯箱环境中，设置不同的因素处理，用数码相机同期采集烟叶与颜色参照白板图像，通过分析烟叶图像R、G、B颜色特征变化来确定成像环境因素构成的影响。提取烟叶图像三颜色分量与颜色参照白板对应颜色分量的比率，即相对颜色分量作为校正烟叶图像识别误差的特征参量。【结果】照明电压、不同品牌数码相机、相机分辨率相同而聚焦距离不同均使烟叶图像颜色产生变异，从而出现识别误差。【结论】相对颜色法能够实时校正识别误差，降低因成像环境因素影响而产生的颜色变异，为规范烟叶图像的数字采集环境奠定了基础。