农田蛾类图像边界特征的获取

介绍了农田蛾类图像的预处理方法,然后使用Otsu方法来对农田蛾类图像进行分割。对分割得到的目标区域采取旋转变换,使同一种蛾类的目标区域具有相同方向;对旋转变换得到的蛾类图像目标区域,以目标区域的边界点到目标区域的质心点距离作为目标区域的边界特征,获取各种蛾类图像的边界特征。从所获取的边界特征可知,不同种类的蛾类图像具有各不相同的边界特征,可以把这些边界特征作为各种蛾类昆虫分类识别的数据依据。     

自然场景下植物叶片图像分割方法研究

图像分割是一种重要的图像分析技术,旨在把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分.图像分割的结果是图像特征提取、识别等图像理解的基础.介绍阈值分割和边缘检测的分割方法,并进行分割算法试验,分析自然场景下植物叶片图像几种分割方法的优缺点,为该分割方法的应用提供依据.     

田间背景下小麦叶尖生长点提取

采用机器视觉可以实时监测作物长势,然而由于受到复杂背景和变化光照的影响,田间小麦图像叶尖生长点提取难度较大,因此本文提出一种基于深度信息进行区域生长来分割图像并提取小麦叶尖生长点的图像处理方法。首先,根据作物颜色特征去除背景,采用Canny算子检测小麦边缘,然后通过双目视觉技术,获取视差图;然后根据深度信息赋予不同的灰度值,并通过灰度阈值分割仅保留前排小麦深度图,以前排小麦深度图为种子点进行区域生长,得到前排小麦图像;最后检测小麦深度图叶尖,并将其作为初始位置,查找彩色图像前排小麦真实叶尖。结果表明该方法提取准确率为75%,能有效克服复杂背景和纹理的影响,满足应用需求,为植株生长监测提供技术支撑。     

基于计算机视觉的小麦收获边缘导航线提取方法

针对小麦收割边缘受到麦茬、土壤、光照等环境因素影响导致的导航线提取精度低、运行速度慢等问题,为实现小麦精准化收获作业而提出一种基于水平投影和梯度下降的小麦收获边缘导航线提取方法。首先通过LAB阈值分割、形态学滤波等进行图像分割,然后进行水平投影以提取出小麦收获边缘伪特征点,将伪特征点进行最小二乘拟合从而获得边缘特征点所在的ROI区域,并对该区域进行Canny边缘检测来提取出边缘特征点,最后利用梯度下降算法拟合出小麦收获边缘导航线,从而解决传统算法中所遇到的导航线拟合精度低、拟合速度慢等问题。试验结果表明：在小麦已收割和未收割区域对比度很低的情况下,处理一张分辨率为640像素×360像素的图像平均耗时163 ms,生成的导航基准线成功率高达95%,为智能农业机械在麦田中的自主行走提供一种可靠的、实时的导航方法。     

基于图像边界提取的果园作业机器人自主导航系统

针对果园中农业移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于图像边界提取的自主导航系统。首先,通过摄像机采集果园场景图像,并利用均值偏移算法对图像中的像素点进行聚类;然后,采用基于图论的图像分割算法,根据预定义类别对图像进行分割;接着,提取出所需类的图像区域,并利用Canny算子对该区域图像的边缘进行检测和滤波;最后,利用Hough变换提取出该区域的边界线,从而获得机器人的行进路线。实验结果表明:该方案在不需要先验知识的情况下,能够快速、有效地获得最优路径。     

传统图像分割算法在农作物籽粒考种应用中的研究进展

传统图像分割算法以时间、空间复杂度低等优点在农作物籽粒考种领域中有着广泛的应用。对传统分割算法在农作物表型获取过程中的应用进行研究,首先阐述Otsu、分水岭、边缘检测、SLIC算法以及凹点分析算法的算法原理,对种皮颜色灰度均匀、形状不同的农作物籽粒,以“问题—方法”的模式阐述不同算法在应用中存在的问题以及相应的解决方法;接着将算法基于阈值、区域、边缘、聚类、凹点整合为五大类,对算法的分割效果、优缺点及其适用范围进行比较研究;最后,剖析农作物籽粒图像分割应用研究存在农作物种类覆盖度不够宽泛、图像分割精度不高、技术通用性不高等问题,并从算法精度提高、重叠遮挡处理等方面对未来的研究进行展望,以期为农作物籽粒考种过程中的图像分割研究提供参考。     

基于区域生长的采摘机器人视觉识别方法

提出了一套基于茄子图像的空间位置信息和颜色因子相融合的区域生长分割算法。为保证茄子图像分割最佳的颜色空间和颜色因子,提取了50幅不同光照条件下的茄子图像的RGB颜色空间分量灰度图和直方图,比较了茄子果实、叶子、茎秆和空隙等的颜色特征,得出了G-B颜色因子对于茄子果实分割最为有利的结论。按照灰度级相同和空间8邻域连通的原则确定种子区域,进而通过扫描整幅图像进行初始分割。融合G-B颜色因子和空间信息对初始区域进行合并,直到分割形成的区域类间距离最大时停止生长。通过顶点链码与离散格林技术提取出果实的最小外接矩形,求解果实的生长位姿,试验表明:其分割效率均大于93%,平均用时为0.32 s,能够满足果蔬采摘机器人对视觉系统的要求。     

基于最小二乘法的温室番茄垄间视觉导航路径检测

针对温室非结构作业环境和复杂背景下作业机器人路径识别检测问题开展研究。在HSI颜色空间分析番茄垄间道路图像在各分量的分布特性,提出了基于机器视觉的垄间加热管敏感区域提取方法,依据I分量直方图采用最大类间方差法进行图像自适应阈值分割,对分割后二值图像利用目标区域的边缘提取算法获得导航离散点簇。根据最小二乘法原理对导航离散点簇拟合得到2条加热管边缘线,在此基础上给出中心导航基准线检测算法,并针对光照不均和作物遮挡对导航路径检测进行了实验。实验表明,与Hough变换算法相比,该算法简单快速,对光照不均具有良好的鲁棒性,能够准确提取目标敏感区域的边缘信息,对不同遮盖率番茄垄间导航路径提取正确率达91.67%。     

基于图像处理的叶斑病分级方法的研究

针对目前植物病害染病程度判别中以目测为主,存在着主观随意的缺陷,开发出一种基于计算机图像处理技术的病害分级新方法.同时,分析了图像分割中存在的各影响因素,运用Otsu法提取出叶片区域;提出在HSI颜色空间下选择H分量分割病斑以减少光照变化和叶脉的干扰,使用Sobel算子检测病斑边缘,分割出病斑区域,并通过计算病斑面积占叶片面积的百分比给出病害的染病级别.研究表明,使用该方法对植物叶部病害严重度进行分级具有快速精确的特点.     

基于颜色与形状特征的甘蔗病害图像分割方法

根据甘蔗苗期赤腐病和环斑病图像的特点,提出了一种甘蔗病害图像分割方法.首先利用颜色特征2G-R-B和2R-G-B提取出病斑和土壤等非绿色植物类.然后采用面积阈值分割法排除部分土壤等非绿色植物类连通区域.最后利用链码计算剩下的病斑和土壤等非绿色植物类连通区域的形状特征,根据区域的宽度、矩形度和圆度分离出病害病斑.实验结果表明,该算法能有效提取出赤腐病和环斑病病斑,对环斑病图像分割正确率达93%,对赤腐病图像分割正确率达95%.