皮棉中异性纤维骨架快速提取算法

提出了一种皮棉中异性纤维骨架提取算法。首先对图像进行距离变换,以距离图中的局部极大值点作为种子点,沿着各个方向上的脊点推进骨架,从而以脊线连接各局部极大值点。扫描骨架点集,对骨架进行细化,剔除对骨架连通性不起作用的重复点。之后,对伪骨架段进行剪枝,最终得到准确的骨架。该方法得到的骨架具有良好的单像素性和连通性,同时对于细长状以及存在断续的异性纤维能进行准确的骨架提取。实验表明,算法的运算复杂度低,能实现异性纤维骨架的快速提取。     

利用最大圆盘提取作物行骨架的改进算法

作物行骨架线提取的精准度是农业机械自动导航的关键,针对传统作物行骨架线提取算法存在的连通性差、无法保持单一像素以及存在冗余像素等问题,提出一种利用最大圆盘提取作物行骨架的改进算法。首先采用预处理操作对作物行图像进行二值化处理,然后对二值作物行图像进行细化,在细化过程中通过引入欧氏距离寻找其中点的方法保持骨架的连通性,同时采用追踪扫描的方法有效地对冗余像素进行剔除,提高骨架的拓扑结构能力。实验结果表明,该方法对成行作物具有很好的适应性,且提取的骨架线更准确,与传统的算法相比,采用本文算法提取的骨架拟合后的导航线误差相对较小,能满足实际应用需求。     

基于形状特征的棉花异性纤维图像分割方法

棉花中的白色异性纤维与背景相近,现有的算法很难识别出来.为此,在使用透射光增加异性纤维和棉花背景的灰度差的基础上,提出了一种利用形状特征来分割异性纤维的算法;同时,在自适应局部阈值处理的基础上,利用骨架的走向对间断的纤维进行修补,最后根据几何特征过滤图像中的噪声.实验结果表明,该方法能够有效地分割出异性纤维.     

基于细化法的土壤孔隙骨架提取算法研究

为可视化土壤孔隙的空间分布和拓扑结构,进一步理解土壤功能和生态过程,以自定义的规则结构和土壤孔隙结构为应用对象,进行了土壤孔隙骨架提取算法的研究,并验证细化法和距离变换法2种算法构建骨架模型的性能。试验结果表明,2种算法的骨架模型构建效果均不受模型类型的影响,其中,距离变换法构建的骨架模型存在体素点缺失和偏移的现象,而细化法提取的孔隙骨架模型结构完整,其平均骨架偏移距离(0. 10 mm)比距离变换法(0. 15 mm)减少了50%,具有良好的拓扑不变性。通过对细化性、连通性和中心性3个指标的综合分析,细化法具有优越的描述土壤孔隙形状及拓扑特征的能力,可为土壤物理结构及水文特性的研究奠定技术基础,为从孔隙尺度理解土壤功能奠定理论基础。     

棉花异性纤维图像特征提

针对棉花加工过程中存在的异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法提取异性纤维目标,采集异性纤维特征数据,应用一种改进型粗糙集理论,进行异性纤维图像目标特征向量的提取,得到有效的特征向量.最后采用决策树理论,利用提取的特征向量进行识别,实验表明,所提取的特征向量对于识别棉花异性纤维是有效的,识别率达到95%.     

基于不规则成像机器视觉的棉花白色异纤检测算法

基于不规则成像机器视觉系统,提出一种棉花白色异性纤维检测的图像分割算法:采用Gabor算子提取多个方向的特征向量,融合成特征图,由此增大背景与目标之间的对比度;然后基于特征图的统计规律进行二值分割,最后应用形态特征分离目标与背景.实验结果表明,该算法抗噪能力强、能检出白色异性纤维.     

基于极值的重叠苹果识别方法研究

针对采摘机器人对重叠果实无法识别采摘问题,提出了一种基于极值的重叠苹果识别定位方法。首先,利用色差法对图像进行分割;然后采用OTSU分割和孔洞填充提取轮廓;最后利用一种快速计算圆内的点到边缘最小距离的算法找到局部极大值,从而确定圆心和半径。实验表明:这种方法对提取的苹果轮廓较完整的情况定位效果较好,且实时性高,具有较强的实用性。     

基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究

提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。     

基于距离变换法的机械零件三维模型检索

为实现设计重用,需对已有设计实例进行检索。提出基于距离变换的零件骨架提取方法。将机械零件网格化划分体素,通过距离变换法给各个体素赋值,并且得到机械零件骨架图,所提取的骨架表达了零件模型的形状和拓扑结构特征。计算骨架的相似度,得到机械零件的相似度。此方法已被实验证明能迅速高效地检索出相似的机械零件三维模型。     

基于BPSO的棉花异性纤维目标特征快速选择方法

针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法.使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法,利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验证.实验结果表明,在分类准确率与蚁群算法相当的情况下,能减少26％的运行时间.