草莓采摘机器入的研究：Ⅰ.基于BP神经网络的草莓图像分割

草莓成熟度和空间位置的识别是草莓采摘机器人研究的重要环节 ,解决此问题必须首先对采集的草莓图像进行分割。采用三层BP神经网络 ,通过分析选取 3× 3邻域像素的H通道值作为草莓图像的特征 ;选取HSV模型中与亮度无关的通道以排除图像的明暗对分割效果的影响 ;采用单通道以缩短图像处理时间。选取 2 0幅图像作为训练样本 ,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号 ,采用BP算法对神经网络的权值进行训练。经过 10 0次循环后 (误差为 0 0 0 1) ,获得了有效的网络权值。试验结果表明 ,利用BP神经网络能较好地实现成熟草莓果实与背景的分离 ,经过提取大区域和腐蚀、膨胀等算法的进一步处理后 ,效果更好 ;而且 ,只要改变训练时的教师信号 ,即可实现对草莓果梗、萼片等图像的分割     

草莓采摘机器人的研究:Ⅰ.基于BP神经网络的草莓图像分割

草莓成熟度和空间位置的识别是草莓采摘机器人研究的重要环节,解决此问题必须首先对采集的草莓图像进行分割.采用三层BP神经网络,通过分析选取3×3邻域像素的H通道值作为草莓图像的特征;选取HSV模型中与亮度无关的通道以排除图像的明暗对分割效果的影响;采用单通道以缩短图像处理时间.选取20幅图像作为训练样本,以人工借助Photoshop软件分割后的图像作为教师信号,采用BP算法对神经网络的权值进行训练.经过100次循环后(误差为0.001),获得了有效的网络权值.试验结果表明,利用BP神经网络能较好地实现成熟草莓果实与背景的分离,经过提取大区域和腐蚀、膨胀等算法的进一步处理后,效果更好;而且,只要改变训练时的教师信号,即可实现对草莓果梗、萼片等图像的分割.     

水果采摘机器人视觉系统的目标提取

在田间对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取，是采摘机器人视觉系统的关键技术，而目标提取的实质是图像分割。大部分水(蔬)果处于采摘期时，表面颜色与背景颜色存在较大差异。而同一品种果实表面颜色相近，体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性，提出了一种基于色彩空间参照表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表，再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较，本方法基于彩色的信息处理，可将背景除去得更干净；对背景不做分割处理、无复杂运算，有利于机器人实时图像处理。采用该算法分别对草莓、橙子、西红柿的图像在L^*n^*6^*，Hsv，YCbCr色彩模型下进行了实验，结果显示该算法在这些色彩模型下均可取得理想的图像分割效果。     

基于改进的快速最大熵多阈值的成熟草莓图像分割

成熟草莓图像分割是草莓机械化采摘中首要解决的难题之一,最大熵多阈值算法是图像分割中效果较稳定的方法之一,但存在计算复杂度高、分割速度慢等缺点。为降低算法的计算复杂度、加快搜索速度,提出了一种改进的快速最大熵多阈值图像分割算法(IFMEMT)。首先提取RGB彩色图像的R分量灰度图像及灰度图像信息,然后应用IFMEMT算法求得最大熵及对应的阈值,最后进行图像分割。实验结果表明,在复杂环境下IFMEMT相对OTSU等图像分割算法不仅能达到相同甚至更好的分割效果,而且有更好的分割效率,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。     

基于ISODATA算法的草莓图像分割

应用ISODATA算法对成熟草莓图像进行分割,该方法具有迭代自组织性,通过预先设定的迭代参数,在随机选定初始聚类中心的基础上,使用分裂与合并的机制。结果表明,该算法应用于成熟草莓图像的分割效果较好。     

实木地板图像差分和形态学分割算法研究

针对现有实木地板表面缺陷分割算法分割速度慢、精度低的问题,提出基于图像差分和形态学的地板表面缺陷分割方法。首先,分别对目标图像和背景图像进行求补和低通滤波运算;其次,将预处理后的2幅图像做差分运算,得到差分图像;最后,采用形态学开闭运算去除差分图像噪声并获得目标缺陷。选取活节、死节、裂纹3类缺陷样本各20个进行试验,结果表明：该研究算法对3类样本平均分割准确革分别达到92．63％、94．31％、93．88％,平均分割时间为9．583ms。     

基于RGB颜色相似度的成熟草莓图像分割

针对复杂背景下的成熟草莓图像,提出了一种基于RGB颜色相似度的成熟草莓图像分割算法（CS\|BASED RSIS）。首先提取成熟草莓区域,确定成熟草莓的主颜色,然后遍历待分割的图像,求出每个像素点相对于主颜色的颜色比和相似度,进行颜色相似度的阈值分类,最后经多次膨胀和去除小面积对象的数学形态学处理,输出分割结果。试验结果表明,在无粘连无遮挡、无粘连有遮挡、有粘连有遮挡3种复杂环境下,与OTSU等图像分割算法相比,CS\|BASED RSIS算法不仅能达到更好的分割效果,而且平均分割时间仅为0965 s,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。     

基于分水岭算法的绿色作物与背景分割研究

分水岭算法作为彩色图像分割手段的一种方法,具有运算简单,性能优良,能较好提取运动对象轮廓和准确得到运动物体边缘等优点。应用分水岭算法研究了绿色作物及其背景的分割,首先通过数码相机拍摄的一幅640×480田间青菜真彩色图像,在matlab中采用分水岭分割算法处理图像后提取其绿色分量,再用数学形态学闭运算处理后可以较好地分割绿色作物与背景。针对结果中存在的过分割现象,采用先计算图像的形态学梯度,再用分水岭算法分割可以使结果得到有效改善。     

基于RGB彩色空间的原木端面图像参数测算研究

[目的]根据原木端面图像的彩色特征,提出一种基于RGB颜色空间的彩色图像分割算法。[方法]选取图像中指定区域作为样本,统计样本中像素点的彩色分量,利用其彩色阈值区间,通过逐点匹配法对图像进行分割。[结果]该方法不仅消除了阴影干扰,而且能够准确地对原木端面进行分割。分割结果图像优化处理后,完整地反映出图像中的原木端面。采用目标图像外接矩形的内接椭圆算法对原木端面图像进行参数测算,结果表明,该算法的测算结果相对误差小于0.5%。[结论]基于RGB彩色空间的原木端面图像分隔方法分隔效果较优,参数测算结果较准确。     

基于数字图像的棉田复杂背景下棉蚜统计方法

【目的】实现棉田复杂背景下棉蚜快速准确计数,提出一种先彩色分割,后自适应构元素及阈值的棉蚜计数方法。【方法】该方法基于大量棉蚜图像RGB数据进行K-means聚类建模,利用结构元素完成腐蚀去噪,针对黏连区域像素个数进行求模运算。【结果】根据图像颜色特征将噪音分为13类,蚜虫分为7类,得到其RGB值后再次分类,并分析数据建立模型实现蚜虫和噪音的彩色分割;根据统计学原理建立结构元素,对不同噪音的图像自动选择最优结构元素进行腐蚀去噪;计算黏连区域像素个数与单头蚜虫期望大小像素个数的模,实现黏连区域蚜虫计数。【结论】基于结构元素的棉蚜计数方法能有效的对棉田复杂背景下棉蚜快速准确计数,计数平均准确率为86.47%,在图像处理过程中极大降低了算法对阈值的依赖性,有效地解决了棉蚜图像黏连分割的问题,完成基于数字图像的复杂背景下棉蚜计数。     

自然背景下的梅花图像分割算法研究

针对梅花数据的特点,提出一种基于自然背景下的梅花花朵分割算法TC(Texture Color)。该算法综合运用了分形纹理和颜色2种特征,有效分割背景图像中的干扰物,实现梅花图像分割。首先,采用双毯子方法计算图像的局部分形维数图,并对分形维数图采用大津阈值分割去除背景中大部分的干扰物;然后,利用颜色特征对剩余的干扰物进行有效分割。在采用颜色特征进行分割时,改进了色度直方图累加算法,并融合了饱和度特征,取得了很好的分割效果。在分割过程中,算法还采取了形态学操作、去噪和填充等处理技术,得到最终的分割结果。对9种梅花图像（每种20幅,共180幅）进行了分割实验,采用误分率对实验结果进行评价,并分别和2RGB模型分割方法、GrabCut算法进行了实验对比。实验结果表明:TC算法平均误分率控制在3%之内,比2RGB模型分割方法更加有效,并且该算法所耗费的时间比GrabCut算法要少很多而且无需人工交互。因此,本文提出的TC算法针对梅花图像的分割是非常有效的。      

基于Lab颜色空间下的小麦赤霉病图像分割

针对智能识别小麦赤霉病方法中分割患病麦穗图像效果不佳的问题,运用中值滤波方法对患赤霉病麦穗图像进行降噪预处理,采用基于阈值的最大类间方差算法(OTSU)、基于聚类的k-means算法在RGB、HSV和Lab颜色空间中对小麦扬花期到黄熟期感染赤霉病的麦穗图像进行分割,提取出麦穗的病害部分。采用试验田环境下扬花期到黄熟期200张患赤霉病的麦穗图像进行分割试验,结果表明:将图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间并对a分量采用最大类间方差算法(OTSU)进行分割的效果最佳,误分率仅有1.11%。     

一种粗糙熵和K-均值聚类相结合的岩心图像分割方法

K-均值聚类算法和粗糙熵是应用于图像分割的主要算法,目的是对图像进行分析处理。将K-均值聚类算法和粗糙熵结合起来应用到岩心图像的分割,目的是提取出岩石的隙缝信息。先利用K-均值聚类算法对岩心图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阚值分割的目的。通过效果图对比分析可以看出,采用基于粗糙熵的K-均值聚类算法处理多目标的岩心图像,提取出的目标更清晰,更明确,实验结果更有价值,证明了改进后算法的有效性。     

马铃薯芽眼图像的分割与定位方法

为了探索种薯自动化切种过程,填补关于马铃薯芽眼识别的研究空白,提出一种基于机器视觉技术的芽眼识别方法:从摄像头采集到马铃薯图像后进行计算机图像处理,从彩色空间中利用欧式距离直接分割芽眼区域,在灰度空间中对图像进行中值滤波后利用模糊技术对图像进行增强,之后利用动态阈值分割法分割芽眼区域,结合两个空间的分割结果后利用数学形态学处理方法标记出芽眼。结果显示:在彩色空间中,芽眼识别准确率为62%;在灰度空间中,识别率达到89%。将二者有机结合后,获得了96%的识别准确率。该方法识别成功率高,鲁棒性强,且芽眼区域标记完整,可为种薯切种自动化奠定基础。     

基于FCM的彩色牛乳体细胞图象分割方法

图像分割是进行图像处理的基础,是图像工程技术中的1个重要问题.本文在分析了FCM算法的基础上,采用R和G 2个颜色值对彩色牛乳体细胞图像进行了分割,并与利用R、G和B 3个颜色值方法的进行了比较,实验结果表明,该方法不仅具有良好的分割效果,而且提高了分割速度.     

改进C-V模型在YCbCr空间下的羊体图像分割

针对羊体图像背景复杂、分割难以及不同光照条件干扰羊体图像的问题,采用一种基于YCbCr空间改进C-V主动轮廓模型的分割方法,对具有复杂背景的羊体图像分割进行研究。结果表明:1)根据羊体图像的颜色特点,对羊体图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换能克服拍摄环境中光照对羊体的影响;2)利用手动勾画羊体的粗略轮廓构造预处理水平集,对其内部、外部以及边界进行划分后可以演化羊体图像的轮廓。试验证明改进C-V模型能对复杂背景下的羊体图像进行准确分割,分割结果能够应用到后续羊体测量点的识别中。     

结合深度学习和引导滤波的苹果叶片图像分割

针对传统方法对苹果叶片进行图像分割和测量几何形状参数精确度较低的问题,结合基于深度学习和引导滤波技术提出一种新的苹果叶片图像自动分割算法。首先采用深度学习方法,使用BiseNet卷积神经网络对苹果叶片图像进行自动分割,得到苹果叶片主体轮廓;然后使用彩色苹果叶片图像作为引导图像对主体轮廓进行引导滤波处理,以增强边缘锯齿等细节特征信息;最后将主体轮廓与细节特征信息进行联合分割,得到完整、准确的苹果叶片信息。对包含174种8 184张苹果叶片图像数据集进行试验,结果表明苹果叶片分割的精确率达到98.99%,交并比98.82%。利用本研究算法能够真正实现准确、快速测量苹果叶片的面积、周长等参数值,为苹果叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法。     

Lab色彩模型下梯度Hough圆变换的成熟草莓识别

自然生长状态下的草莓,果实密集,形状多变,枝叶遮挡率较高,使用机器采摘对成熟草莓的图像识别具有一定的难度。针对这个问题,提出了Lab色彩模型下采用梯度Hough圆变换的成熟草莓识别方法。以自然生长状态下的草莓图像为研究对象,在Lab色彩模型空间里对图像分割及阈值化并采用梯度Hough圆变换等方法,识别成熟草莓并计算出草莓中心。试验结果表明,对随机选取的100张草莓图片,该方法识别成熟草莓的相对偏差为1.07%,对枝叶遮挡、成熟草莓相互遮挡等情况,具有较好的识别效果。与传统的Hough变换相比,这一方法节省了运行内存,提高了时间效率,能够满足机器采摘对成熟草莓识别率与定位的要求。