基于HSV空间再生稻植株与土壤背景图像分割

针对再生稻收割机视觉导航的稻田图像分割问题,结合再生稻植株的生长特点和再生稻避莊的要求,利用相机于农田采集再生稻图片,结合RGB、HSV、YCr Cb空间中的常用灰度化因子,进行灰度化对比试验并分析其直方图特征,得出在HSV空间的S分量灰度化;采用最大类间方差法(Otsu)得到初步分割阈值T,经进一步分析为保留较完整的不同成熟度再生稻植株特征,加入修正因子-a得到阈值T-a对图像二值化;再通过数学形态学,面积法过滤等后续处理,形成收割机行走的左右边界区域。结果表明:处理1副像素419×310的图像平均耗时0.053 s,可满足今后的实时性要求,分割出的图像基本上反应了再生稻植株的走势特征,与人眼判断植株边缘位置基本相符合。     

改进的Otsu算法在粮食颗粒图像分割中的应用

针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题,采用二维直方图投影到对角线得到一维阈值的方法,消除二维自适应阈值算法中的冗余计算,从而提高了计算速度.为此,将该方法应用于粮食颗粒图像分割中.实验表明,该算法在计算时间上远小于原始二维Otsu算法.     

基于颜色特征的番茄图像分割算法的研究

图像分割是实现田间番茄机器识别的关键部分。根据采摘番茄目标与背景在颜色特征上的差异性,对田间采摘番茄的图像分割算法进行了研究。通过分析比较各种方法的分割效果和所耗费的时间可知,大律分割法具有较好的分割效果,但其在实际应用过程中却存在着一定的问题。针对出现的问题,对该方法进行了相应的改进。研究表明,改进后的大律分割法能较好地处理田间采摘番茄的图像,为进一步采摘识别提供了条件。     

基于改进GrabCut算法的黄瓜植株图像分割

植物图像的自动分割是植物表型研究的热点问题,也是作物生长过程监测、病虫害识别等应用的核心技术之一.以黄瓜为对象,通过对图像中作物与背景特点的分析,选取EXG超绿分割和GrabCut算法进行试验研究;基于EXG超绿分割和GrabCut算法在黄瓜群体图像上的分割结果及这两种算法的优缺点,提出具有更高分割精度的改进算法.用室...     

基于MMC与CV模型的苗期玉米图像分割算法

针对苗期玉米田复杂土壤背景噪声,提出一种基于MMC（最大间隔准则）与CV（Chan-Vese）模型的玉米彩色图像分割算法。利用MMC对玉米彩色图像灰度化,用TV（全变分）滤波器对灰度图像进行去噪,用CV模型对去噪图像进行图像分割。试验结果表明,算法优于传统的颜色因子与Otsu组合算法,能有效去除图像中的小杂草和青苔,实现玉米目标提取,错分率为4.32%,漏分率为9.69%,相似度为86.57%。     

基于改进几何活动轮廓模型的母猪红外图像分割算法

基于母猪热红外视频在线检测的实时性和稳健性,提出了一种快速高效的母猪热红外图像轮廓分割方法。采用点运算进行对比度增强,去除大部分背景像素,减少图像数据处理量,减弱热红外图像中复杂背景的干扰;提出了能够随着图像整体对比度和局部对比度变化的权值函数,从而动态地均衡图像全局能量和局部能量的权重;结合LGIF模型,建立了一个改进权值的LGIF活动轮廓模型。应用不同分割方法对在不同姿态、不同光照、不同品种情况下拍摄的300幅母猪热红外图像进行试验,结果分析表明,所提方法能更高效地将母猪轮廓从养殖场猪圈环境中提取出来,单幅图像平均分割时间为49.67 s,正确分割率达到98%以上,研究结果可为后续基于在线红外视频监测研究提供技术支撑。     

基于Matlab的根系断层图像分割处理算法

根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。     

基于改进K-means图像分割算法的细叶作物覆盖度提取

植被覆盖度是重要的农学指标,图像法作为一种方便、快捷、准确度较高的地面测量方法,在该领域得到了广泛应用。图像背景分割是获取植被覆盖度最关键的步骤,已有分割算法的分割对象局限于大叶植物或者长势较为稀疏的作物,针对细叶作物的研究较少,或者未根据分割结果得出更有价值的规律。本文以小麦为例,提出了基于HSV空间的自适应果蝇均值聚类算法(IFOA-K-means),用来分割图像背景,以此作为获取覆盖度变化的理论基础。采用小波分析按比例去噪算法单独对亮度分量去噪,主体分割算法采用自适应步长果蝇算法(IFOA)改进的Kmeans算法对小麦图像进行背景分割,综合了自适应果蝇算法的全局最优和K-means算法的局部最优特点,使分割效果达到最优。其分割效果优于基于遗传算法的最大类间方差分割法,较好地去除了滴灌带等较明显干扰因素,与传统的K-means算法相比,运行时间和峰值信噪比指标都较优,小麦覆盖度准确率在90%以上,与作物系数之间的决定系数为0. 953 1。     

基于改进红绿色差和Otsu的葡萄果穗图像分割

为提高田间复杂环境下传统图像分割法分割葡萄果穗图像准确度低的问题,提出一种基于改进红绿色差和Otsu算法的田间葡萄果穗图像分割方法。选取与人类视觉相近的RGB颜色空间,提取并分析R、G特征图的直方图,经分析对其点乘特征图并进行Otsu运算,再经过形态学处理,实现对田间环境下葡萄果穗图像的分割。与灰度图、（R-G）特征图和（R-G）/（R+G）特征图分别采用最大阈值分割法（Otsu）分割的结果进行对比,试验结果表明,红绿色差点乘Otsu分割法的分割结果最优,准确率为92.37%,F1值90.13%。对50幅图像做了测试,其中图像准确率最高为97%,准确率最低为79%,其平均准确率为88.75%。所提出的方法能够实现葡萄果穗较完整的分割,并可为葡萄果穗的识别、定位提供研究基础。     

基于流域算法的谷物籽粒图像分割技术

为解决谷物外观品质检测过程中获取图像的籽粒粘连问题,提出了一种基于先验知识的流域分割算法。首先,设定合理的区域面积阈值Ath,标记并去除图像中的单个籽粒区域,结果记为M;然后,设定有效腐蚀次数Eth,对粘连籽粒区域进行流域分割,结果记为Mc;最后,取Ms与Mc的并集,作为分割结果。试验结果表明,该算法分割效果较好,分割精度达到95．4％。     

变量喷雾中果树图像不同分割方法

变量喷雾是现代农药精确喷施技术之一.为了实现果树变量喷雾,需要检测果树的形态结构参数.图像处理技术是获取果树形态结构参数的重要方法.本文根据果树图像的特征,分别基于灰度模型、RGB模型和HSV模型对果树图像进行图像分割试验.试验结果表明,有效的果树图像分割方法是基于灰度模型的图像分割与基于RGB模型的(R+G+B)、2R、2G等分量的图像分割.其中,基于灰度模型的图像分割采用固定阈值128,基于RGB模型的图像分割采用Otsu算法.比较各种有效图像分割方法的准确率和耗时,结果表明采用基于RGB模型的2R分量、Otsu算法可以满足果树图像分割处理的要求,该方法分割准确率为79.67％.     

基于改进PCNN的番茄植株夜间图像分割算法

为实现番茄植株夜间图像分割,设计了一种基于最大类间方差法的改进脉冲耦合神经网络(PCNN)图像分割算法。该算法对传统PCNN模型中的链接输入项进行加权处理,在进行图像分割前,先基于最大类间方差(Otsu)算法获得阈值,再将该阈值赋值给改进PCNN模型中的链接输入项权值、突触链接系数β、链接权放大系数VE和阈值迭代衰减时间常数αE。对849幅番茄植株夜间图像进行试验,结果表明,图像分割正确率平均值为90. 43%,平均每幅图像分割时间为0. 994 4 s;输入链接项的加权处理可减少PCNN的迭代次数,提高算法的实时性;基于Otsu算法可实现改进PCNN模型的网络参数自适应设置。基于视觉效果、最大熵及分割正确率这3项评价指标的对比分析显示,改进PCNN模型的分割效果优于Otsu算法和传统PCNN模型,实时性优于传统PCNN模型。     

基于对数相似度约束Otsu的自然场景病害果实图像分割

针对自然场景下,由于复杂背景以及多变环境,水果病害果实图像分割难的问题,提出了一种基于对数相似度约束Otsu和水平集活动轮廓的近椭圆形病害果实图像分割方法。考虑背景的复杂多变,提出对数相似度约束Otsu分割来区分病害果实与背景;由于水平集活动轮廓模型的局部最优性,提出采用自适应膨胀系数的改进距离规则水平集活动轮廓模型来精确演化轮廓。先对病害果实区域样本的颜色进行混合高斯建模,获得整个病害果实图像与样本模型的对数相似度;对对数相似度进行约束Otsu阈值分割以及形态学滤波;采用最小二乘法对滤波后的曲线轮廓进行椭圆拟合,对拟合后的椭圆采用自适应膨胀系数的距离规则水平集活动轮廓演化,得到病害果实完整轮廓。对18个不同场景的病害果实进行分割,平均误判率和漏判率分别为1.77%和1.6%,实验结果表明,该方法可以从复杂自然场景图像中分割出病害果实。     

基于数学形态学粘连粮食籽粒图像分割算法的改进

为了保障我国的粮食安全,需要特别重视提高粮食生产能力,并为商品粮食的收购以及市场流通提供快速、准确的外观品质检测手段.为此,针对粘连籽粒图像分割时易产生过分割与欠分割的问题,在凌云设计的粮食图像分割算法的基础上,提出了一种改进的数学形态学方法,并对原算法与改进算法进行对比实验.实验结果表明,改进算法能够较好地解决粘连籽粒的分割问题,特别是籽粒接触面积较小、碎米率较大的图像的分割问题.     

基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。     

基于多阈值图像分割算法的秸秆覆盖率检测

针对目前秸秆覆盖率人工检测费时费力、准确率低、信息难以存储的问题,提出了一种基于图像分割的秸秆覆盖率检测方法。考虑到传统图像分割方法精度不高,且多阈值分割时计算量过大,将灰狼算法中的搜索机制与差分进化算法相融合,提出一种基于图像多阈值的自动分割方法（DE-GWO）,用于田间秸秆覆盖率检测。首先,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,采用自适应Tsallis熵作为目标函数,评估图像分割效率;其次,根据图像的复杂程度选取分割阈值的数量,利用DE-GWO算法对其进行多阈值图像分割;然后,分别按照灰度级别计算分割后图像比例;最后,根据拍摄高度、fov视角等参数,将图像中秸秆覆盖率与实际地理面积进行转换。实验结果表明,本文算法田间秸秆覆盖率与实际测量误差在8%以内,且相比于改进粒子群算法（PSO）和灰狼算法（GWO）,DE-GWO算法精确度更高,平均耗时为人工测量的1/1500。开发了一套依据DE-GWO算法的秸秆覆盖率检测软件系统,为后续监控系统的实时检测提供了算法基础和软件支持。     

基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法

为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法.先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置.以得到最优的图像分割闽值.试验结果表明,改进算法对超绿特征2G-R-B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性.     

基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方

为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G—R—B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K均值算法的图像分割方法。先用K均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置,以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明,改进算法对超绿特征2G—R—B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。     

基于CUDA的并行K-means聚类图像分割算法优化

为提高K-means聚类算法的运算速度,基于CUDA架构提出一种分块、并行的K-means算法,并采用合并访问、多级规约求和、负载均衡和指令优化等策略优化并行算法。实验结果表明,并行K-means算法的分割效果与串行K-means算法相同,但运行速度得到了极大的提高,加速比最高达到560,很好地解决了农业工程实际中由于分割算法带来的瓶颈问题,能够极大地提高农业劳动生产率。     

基于改进AdaBoost算法的秸秆识别与覆盖率检测技术

针对目前秸秆覆盖率自动识别准确率低的问题,提出了一种秸秆图像畸变校正与Otsu算法阈值分割相结合的图像处理算法,并采用该方法计算田间秸秆覆盖率.首先,通过单目摄像头采集免耕播种机的作业环境信息,采用改进的AdaBoost算法对目前工作环境是否为免耕地进行自动判断;其次,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,通过彩色空间距...