基于改进局部二值模式算法的中草药图像鉴别

以颜色特征和纹理特征相结合的方法实现中草药显微图像的识别。将RGB图像转换为HSV图像,以HSV直方图对目标图像颜色特征进行提取;在传统局部二值模式中引入支持旋转不变特征的算子,并以均匀模式来描述目标图像的纹理,从而有效降低特征的维数;针对传统局部二值模式未考虑邻域像素分布特点而影响了纹理特征提取效果的不足,为其加入邻域点灰度值间的关系,对所有的相邻像素进行二值化;以Chi平方统计法对直方图进行相似性度量;为克服传统K近邻法的多优解问题,引入最短距离模式对最优解进行提取;最后通过优化算法来验证其集体性能,过程中结合训练集与测试集,证实优化算法的识别效果更佳。     

基于多阶局部二值模式的图像纹理提取技术探讨

人脸特征提取,是人脸识别技术过程中必不可缺、非常关键的步骤之一,目前常见的方法有基于面部器官的特征提取、基于模板的特征提取、基于代数方法的特征提取、基于弹性匹配法的特征提取等多种方法,T.Ojala等人提出了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)方法,利用它来进行图像的纹理特征提取。利用局部二值模式算子验证了二阶局部二值模式方法更有利于提高图像的识别效果,方法简单易行,计算量小,如能与其它的方法一起配合使用,则能大大提高图像的识别率。     

基于判别局部保持投影的苹果叶部病害识别方法

通过维数约简实现特征提取是图像识别的一个重要步骤.由于同一种作物病害叶片和病斑图像的高度复杂性,在各种不同拍摄角度、位置和光照等条件下得到的图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于作物叶部病害识别.本文在判别局部保持投影(Discriminant Locality Preserving Projections,DLPP)的基础上,提出一种基于DLPP的苹果叶部病害识别方法.首先利用GrabCut算法对采集的病害叶部图像进行背景分割,然后利用分水岭算法对去背景图像进行分割,得到病斑图像;再利用DLPP将病斑图像投影到低维判别空间,得到分类特征;最后利用K-最近邻分类器进行病害类别识别.在实际苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法是有效可行的.     

基于区分矩阵的属性约简算法的作物病害识别方法

利用作物叶片症状进行作物病害识别是植保中的一个重要研究内容。提出了一种基于区分矩阵属性约简的黄瓜病害叶片图像分割与病害识别方法。首先,利用最大类间方差法对黄瓜病害叶片图像进行病斑分割;其次,提取病斑图像的36个分类特征;再次,利用基于区分矩阵的属性约简算法对36个特征进行特征选择;最后,利用最近邻分类器进行病害识别。在3种常见黄瓜病害叶片图像数据库上的试验结果表明,该方法是有效可行的,能够为基于病害叶片的作物病害识别系统研究提供参考。     

基于注意力胶囊网络的作物病害识别方法

因病害叶片图像的复杂多变性,较难准确分割病斑图像和提取到鲁棒的病害分类特征.现有的基于卷积神经网络(CNN)的作物病害识别方法通过扩展训练样本来增加大量不同角度、方向的训练样本,从而增强模型的鲁棒性和泛化能力,但需要较长的训练数据和较大的算力,并且对于一些少见的病斑不能准确识别,因此提出一种基于注意力胶囊网络(ACap...     

基于特征融合与局部判别映射的苹果叶部病害识别方法

针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类。在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96%以上。     

基于引力核密度聚类算法的作物病害叶片区域的快速检测

针对作物病害叶片图像的复杂性和模糊性,提出一种基于引力核密度聚类算法的作物叶片病害区域快速检测方法:首先,在RGB颜色空间提取病害叶片图像的R通道值,根据R值的特征直方图特性,运用多项式拟合特征直方图曲线,根据导数性质确定拟合特征直方图曲线的峰值点和峰值区域,确定病害叶片图像聚类数和初始聚类中心;根据初步确定的病变叶片图像的聚类中心,运用引力核密度聚类算法快速完成对病害叶片病斑的分割。试验结果表明,基于引力核密度聚类算法的平均分割精度达80%以上,平均检测时间为4.912 s,优于已有病害区域分割算法K–means和Meanshift的性能。     

基于过渡区研究的黄瓜病害识别方法

[目的]针对黄瓜生长过程中常见的霜霉病、白粉病和靶斑病,提出改进的病害识别方法,为黄瓜病害自动识别提供一种技术支持.[方法]将RGB模型的病害图像转换到HSV和YUV颜色空间,通过OTSU筛选,获取阈值分割效果最好的HSV颜色空间的V分量,综合全阈值法和局部动态阈值法对V分量进行分割,获取病斑区和过渡区的分割图像.分别提取病斑区和过渡区的颜色和形状特征,基于支持向量机(Support vector machines,SVM)进行病害识别.[结果]以采集的240幅病害图像为研究样本,当惩罚参数C=32,核函数参数γ=1时,基于病斑区和过渡区在颜色和形状方面的22个特征数据,SVM分类器对霜霉病、白粉病和靶斑病3种病害的识别率分别达83.3%、76.7%和90.0%,对比仅以病斑区的11个特征数据为基础的识别结果,增加过渡区特征数据之后,黄瓜病害识别率有较大提升,分别提高26.6%、13.4%和16.7%(绝对值).[建议]未来研究中应拓展黄瓜病害研究的种类,在进行病害识别时应将病害发展程度及病害的混合性考虑在内.     

基于直觉模糊C均值聚类算法的作物病害图像分割

针对作物病害图像的病斑分割问题,提出一种直觉模糊C均值(Intuitional Fuzzy C-means,IFCM)聚类算法。通过引入隶属度、非隶属度和犹豫度3个参数来表示模糊集,从而定义了用来表示模糊集的模糊度的直觉模糊熵(IFE)这一概念,对传统的FCM算法进行改进,克服了FCM算法分割时计算目标函数容易陷入局部极小值,而且聚类数目需要提前设定初值的缺点。将预处理过的作物(以黄瓜为例)病害叶片图像作为研究对象采用该改进算法进行病斑图像分割,得到了很好的分割效果。与其他分割方法进行比较,结果表明该算法分割出来的作物病斑图像准确率高达94%以上,分割效果明显。     

一种轻量级CNN农作物病害图像识别模型

针对传统CNN(Convolutional neural network)模型存在训练参数量大而无法应用于硬件条件受限的场合这一问题,本研究提出一种轻量级CNN农作物病害识别模型,能够在保证模型识别准确率情况下简化模型结构,扩大模型的适用场景.设计1个深度卷积模块作为基本卷积单元,2个深度卷积模块和1个批归一化层组成1个残差块作为残差单元,以残差单元作为基本元素设计一个轻量级CNN农作物病害识别模型.对辣椒、番茄和马铃薯的病害图像进行分类识别,最终模型在训练集上的总识别准确率为99.33％,测试集上的总识别准确率为98.32％.相对VGG16等传统模型,在进行农作物病害识别时本模型有更高的识别准确率、更快的识别速度和更小的内存占用.     

基于分块LBP的树种识别研究

本文基于获取便捷的木材体视图进行木材树种自动识别研究。首先对木材图像进行标准化预处理,然后采用分块LBP提取特征,分别使用欧式、卡方、衰减3种不同的距离进行分类,最后采用最近邻进行识别。讨论了木材图像特征分块方式对识别结果的影响,并比较了在不同距离下的识别效果。结果表明：采取不同的分块方式对最终的分类影响较大,其中沿着...     

采用自适应加权扩展LBP的单样本人脸识别

提出了一种采用自适应加权扩展LBP(AWELBP,adaptively weighted extended local binarypattern)的单样本人脸描述方法,首先对单样本的人脸图像进行多尺度分块,对子块的图像进行扩展均匀LBP算子运算,同时同步生成图像局部熵图谱(LEM,local entropy map),计算每一子块对整体人脸图像纹理描述的贡献度图谱,根据贡献度图谱对每个子块的LBP直方图进行自适应加权,最后将各子块的LBP直方图进行连接形成人脸特征。本算法在ORL、Yale、Yale B人脸库上对部分遮挡、表情变化、光照变化等环境进行测试,并与传统算法以及与多种LBP改进算法进行比较,结果表明该算法对部分遮挡、表情变化和光照等环境下单样本人脸描述具有较好的效果。     

Adaptive recognition by nucleic acid aptamers

Nucleic acid molecules play crucial roles in diverse biological processes including the storage, transport, processing, and expression of the genetic information. Nucleic acid aptamers are selected in vitro from libraries containing random sequences of up to a few hundred nucleotides. Selection is based on the ability to bind ligand molecules with high affinity and specificity. Three-dimensional structures have been determined at high resolution for a number of aptamers in complex with their cognate ligands. Structures of aptamer complexes reveal the key molecular interactions conferring specificity to the aptamer-ligand association, including the precise stacking of flat moieties, specific hydrogen bonding, and molecular shape complementarity. These basic principles of discriminatory molecular interactions in aptamer complexes parallel recognition events central to many cellular processes involving nucleic acids.     

作物根系原位观测识别新方法综述

根系是植物从土壤中获取养分和水分并支撑植物体的重要器官,由于根系的复杂形态及土壤的不透明属性使得对其观测困难,缺乏有效的原位根系观测方法已成为深入研究植物根系的技术瓶颈。文章从根系观测技术和根系识别算法两方面分别进行了综述。在观测技术方面,主要对微根管观测法(二维根系观测法)和计算机层析成像法(根系三维构型观测方法)及其优缺点进行了综述。在根系识别算法方面,对根系二位形态识别算法和三维构型识别算法进行了分析,指出了算法的优点和局限。最后,在对两类观测识别技术深入分析的基础上梳理出自然土壤介质下根系三维构型原位观测识别技术(计算机层析成像法)是根系定量化研究未来的发展趋势。     

基于改进方向纹理谱特征的图像检索

在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。     

面向边缘计算的轻量级植物病害识别模型

  目的  传统深度学习模型因参数和计算量过大不适用于边缘部署,在网络边缘的植物病害自动识别是实现长时间大范围低成本作物监测的迫切需求。  方法  联合使用多种模型压缩方法,得到可部署于算力有限的嵌入式系统的轻量级深度卷积神经网络,在边缘节点实现植物病害智能识别。模型压缩分2个阶段:第1阶段利用基于L₁范数的通道剪枝方法,压缩MobileNet模型;第2阶段将模拟学习与量化相结合,在模型量化的同时恢复识别精度,得到高精度轻量级的端模型。  结果  在PlantVillage数据集58类植物病害的实验结果表明:通道剪枝将MobileNet压缩了3.6~14.3倍,量化又将模型的参数精度由32 bit降低至8 bit。整体压缩率达到了14.4~57.2倍,识别准确率仅降低0.24%~1.65%。与通道剪枝后无模拟学习训练、通道剪枝结合量化后无模拟学习训练这2种压缩方法相比,具有更高的模型压缩率和识别准确率。  结论  联合使用多种模型压缩方法可以少量的精度损失深度压缩人工智能模型,可为农林业提供面向边缘计算的植物病害识别模型。图3表2参23     

基于改进Bernsen 二值化算法的 植物病害叶片病斑检测

针对大区域田间复杂背景下植物病害远程识别中的叶片病斑检测难问题,提出一种基于改进Bernsen二值化算法的植物病害远程检测方法。通过物联网采集不同区域的植物叶片图像,根据在RGB和HIS颜色空间中叶片病斑与正常叶片和背景的色调差异的特点,利用改进Bernsen二值化算法分别在图像的R、G、B、H 4个颜色通道上提取病斑,然后进行病斑图像融合,得到病斑图像。采用该方法对多幅物联网视频植物病害叶片图像进行病斑分割。实验结果表明,该算法在复杂背景环境下能够有效分割植物病斑图像,去除大量复杂背景,得到病斑图像。该方法能够为大区域植物病害远程智能监控系统提供技术指导。