形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像

针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。     

基于三维点云的植物多任务分割网络

在植物表型研究中,植物器官分割是实现无损、高通量、自动化表型测量的重要步骤。然而,现有植物器官分割方法通常需要凭借经验设置合理的阈值参数,且很少同时执行语义分割和实例分割。该研究提出了一个基于三维点云的植物多任务分割网络（a multi-task segmentation network for plant on 3D point cloud,MT-SegNet）,结合多值条件随机场（multi-value conditional random field,MV-CRF）模型,同时实现茎、叶语义分割和叶实例分割。在MT-SegNet中,为解决用最大池化或平均池化方法来聚合邻域点特征可能会导致重要信息丢失的问题,该研究提出了一种基于注意力机制的多头注意力池化模块。它能自动学习到重要的邻域点特征,从而有利于提高网络的分割性能。同时,MT-SegNet分成两个不同的分支,分别用于预测点的语义类别和将这些点嵌入到高维向量,以便将这些点聚类为实例。最后,使用MV-CRF进行多任务的联合优化。在彩叶芋点云数据集上的试验结果表明,该方法的茎、叶语义分割的交并比、准确率、召回率和F1分数的平均值分别为84.54%、93.64%、91.39%、92.48%,叶实例分割的平均准确率、平均召回率、平均实例覆盖率和平均加权实例覆盖率分别为88.10%、78.44%、76.24%、76.93%,均优于PointNet、JSNet等现有的深度学习网络。该模型也适用于类似植物的点云分割类任务。这有助于为植物自动化表型测量提供必要的技术条件。     

基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法

为解决多器官特征识别存在的多器官数据集难以获取以及待处理数据集存在的密集小目标和多尺度目标等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法。该方法以YOLOv8s为基础,在Backbone部分设计了跨阶段局部残差（residual CSPLayer 2Conv,RC2）模块,以拓宽每个网络层的感受野,使网络能充分提取密集的小目标特征。在Neck部分设计了尺度空间金字塔池化（scale spatial pyramid pooling,SSPP）模块,以充分融合网络的高阶多尺度特征信息,增强模型对多尺度目标的检测能力。在Head部分设计了非对称解耦检测头（asymmetric decoupling detection head,ADDH）模块,使模型分类更关注于中心内容,而回归更关注于边缘信息。试验结果表明,在PlantCLEF2022公共数据集中选取的17种果树的数据集中,改进的YOLOv8s模型对果树果实和叶片器官识别的平均精度均值为90.2%,比YOLOv8s模型高6.7个百分点。此外,该研究还将该模型应用到自建的枣数据集上,达到了99.1%的识别准确率,较原模型提升6.6个百分点,证明了所提出方法的通用性,可为常见果树的器官分割与基于多器官特征的细粒度品种分类研究提供参考。     

基于MDMP-LSM算法的黄瓜叶片病斑分割方法

在复杂背景中有效分割作物病斑是解决作物病害识别的关键问题。针对这一问题,该文提出了一种全新的多域多相水平集方法。利用病斑在空间位置上处于叶片轮廓内的特点,构造出基于内部顺序的多相水平集模型。为了加强该模型对复杂背景下作物叶片病斑的分割能力,首次在该模型中引入多个空间域,构造出新的多域多相水平集模型,使内外水平集函数分别在不同空间域中进行演化。试验结果平均分割准确率为93.3%,较好地从复杂背景图片中提取出病斑,为病害诊断奠定了基础。     

基于数学形态学的相接触草莓果实的分割方法及比较研究

多个草莓在田间经常相互接触。为了便于机器人的自动化采摘,需将相接触的多个成熟草莓果实分开,并给出各个草莓的重心坐标。基于数学形态学的方法,研究了两种针对这种较复杂情况的成熟草莓果实分割的方法,即聚类快速分割法和分水岭区域分割法。首先对成熟草莓果实和背景使用BP神经网络方法进行分割,然后进行灰度化、二值化、孔洞填充等初步处理,最后分别利用聚类快速分割法和分水岭区域分割法分割相接触成熟草莓果实图像。两种分割方法可分别得到两个果实区域,通过对这两个区域计算重心即可为机器人采摘提供重心数据。结果表明,两种分割方法都能将相接触区域分开,各有优缺点和适用性。     

田间作物群体三维点云柱体空间分割方法

农田作物群体表型信息对于研究作物内部基因改变和培育优良品种具有重要意义.为实现田间作物群体点云数据中单个植株对象的完整提取与分割,以便于更高效地完成作物个体表型参数的自动测量,该研究提出一种田间作物柱体空间聚类分割方法.利用三维激光扫描仪获取田间油菜、玉米和棉花的三维点云数据,基于HSI(Hue-Saturation-...     

基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究

为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法.该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数.运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割.结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效.     

基于形态参数的水稻根系三维建模及可视化

构建基于形态特征参数的水稻根系几何模型,实现不同生长条件下水稻根系生长动态的三维可视化。本文通过分析水稻根尖生长随生育进程的变化模式,构建了水稻单根三维显示模型,包括根节点初始位置和生长方向的确定以及根轴的空间模拟等;进一步结合水稻根系拓扑结构,以生长度日（GDD）为驱动因子,建立了水稻根系三维重构模型,包括不定根初始发生时间和位置、不定根初始伸展角度、不定根伸长速率、不定根空间分布模型等;然后在Visual C++环境下,结合可视化显示模块、场景控制模块、人机交互界面和数据库模块等,研制了水稻根系三维可     

水果轮廓特征提取的Zernike矩分水岭分割方法

果实轮廓特征的测量提取是了解水果等农作物发育过程中内部生理生态变化的重要手段。该文提出了一种基于Zernike矩边缘检测的分水岭算法,并将该算法应用于葡萄果粒的轮廓特征提取。与传统的标记驱动分水岭算法相比,该算法利用Zernike矩边缘检测避免了标记对于轮廓的破坏,较好的保护了目标轮廓,从而减少了后续处理,提高了检测效率。最后,将用该算法所得到的轮廓和用传统的标记驱动分水岭算法所得到的轮廓进行比较,验证了该算法的可行性。该算法具有较高的检测效率,相较传统算法提高约6.9%左右,能够满足连续提取葡萄果粒的轮廓特征的要求。该方法可用于实时检测葡萄果粒的几何特征的变化。     

基于凸壳的重叠苹果目标分割与重建算法

重叠苹果目标的分割与定位是影响苹果采摘机器人采摘效率的关键因素之一。为了实现重叠苹果目标的分割与重建,在利用K-means聚类分割算法的基础上,该文提出一种基于凸壳的重叠苹果目标分割方法。通过计算目标凸包与目标相减后的凹区域,将重叠苹果轮廓上的凹点检测转换为凹区域上的凸点检测问题,降低了凹点检测的复杂度。利用相关分割准则实现了凹点匹配并进行目标分割,对分割得到的非完整目标利用Spline插值技术进行目标重建。为了验证算法的有效性,分别利用仿真目标与自然场景下的重叠苹果目标进行了测试,利用该方法得到的苹果目标平均定位误差为14.15%,平均目标重合度为85.08%,表明基于凸壳技术的重叠苹果目标分割方法具有较好的分割性能,将该方法应用于重叠目标分割与重建是有效可行的。     

基于多视角自动成像系统的作物三维点云重建策略优化

为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位(地上部和根系),基于研发的多视角自动成像系统和SFM(structure from motion)-MVS(multi-view stereo)算法,采用不同视角和不同相机数获取的图像重建作物三维点云,通过重建效率和精度(Hausdorff距离)评估,以及基于点云提取表型参数(株高、幅宽、凸包体积和总表面积)的可靠性评价,优化作物三维点云重建策略。结果显示,对于结构相对稀松、遮挡较少的盆栽植株(苗期、蕾薹期、盛花期、成熟期油菜)、结构相对紧凑、遮挡较多的植株地上部(花铃期棉花、抽穗期水稻、拔节期和灌浆期小麦)以及器官密集、遮挡严重且有较多细长结构的地上部和根系(分蘖期小麦和成熟期水稻地上部、成熟期玉米和油菜根系),分别采用3～4、6和10个相机为其最优重建策略(Hausdorff距离小于或接近0.20 cm,且重建时长和Hausdorff距离归一化值之和最小)。采用不少于4个相机获取的图像重建作物三维点云,可提取较为可靠的表型参数(决定系数R²>0.90...     

基于Kinect V3的单株作物自动化三维重建与验证

为高效、精确地对单株作物进行三维重建,以点云方式无损测量作物表型信息,该研究提出一种基于Kinect V3深度相机的三维重建系统。使用步进电机搭建了一个旋转台,并将旋转台面设计成多颜色同心圆,利用同心圆计算平面法向量及圆心两特征信息,用于点云水平校准以及获取点云间的旋转平移矩阵;将Kinect V3采集的多视角点云变换到同一坐标系下,并结合裁剪迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,TrICP）算法实现了多视角点云的粗配准与精配准,完成了作物三维重建。为检验该研究的三维重建效果,选取菜心、黄瓜苗为试验对象,与多视图立体视觉-运动恢复结构（Multi-View Stereo and Structure From Motion,MVS-SFM）算法重建点云进行对比,并提取叶面积参数与人工测量值进行比较。结果表明,两种方法下重建后的菜心点云间平均距离误差为0.59 cm,黄瓜苗点云间平均距离误差为0.67 cm,具有较高的相似度,而相较于MVS-SFM算法,该研究提出的方法的重建速度提高了约90%;该研究提出的方法所重建点云,菜心叶面积提取与标准参考值相对误差均值为5.88%,均方根误差为3.83 cm2,黄瓜苗叶面积提取与标准参考值相对误差均值别为6.50%,均方根误差为2.08 cm2,都显现出较高的准确性。该研究提出的方法能对单株作物进行快速三维重建,能有效提取叶面积参数,可为作物育种、栽培和农业生产提供高效技术手段和数据支持。     

基于双目立体视觉技术的玉米叶片三维重建

玉米叶片的三维形态特征是衡量叶片生物学特性的重要指标,为了能够简捷、快速、准确的获得叶片的三维形态,该研究以两个位置相对固定的摄像机组成双目立体视觉系统,采用平面模板法标定摄像机内外参数,照射结构光测量玉米叶片边缘与叶脉点的三维坐标,对稀疏离散点进行Cardinal样条插值,三角面片化插值点重建出部分叶片三维曲面,旋转平移各部分三维曲面拼接成完整的叶片。试验结果表明该文所提出的方法不仅能够准确的重建玉米叶片三维结构,同时具有无损、非接触、自动化程度高等优势。     

基于点云数据的植物叶片曲面重构方法

叶子是植物最重要的器官之一,建立植物叶片的高精度曲面模型对于开展植物叶片形态特征分析和冠层光分布计算等研究具有重要意义。该文提出了一种基于点云数据的植物叶片曲面重构方法,该方法首先对原始点云数据进行噪声点剔除和数据精简,然后采用Delaunay三角剖分方法生成初始网格曲面,再对网格曲面进行优化处理。结果表明该方法能够基于激光扫描三维点云数据快速重构出植物叶片的高精度网格曲面,包括萎蔫和枯萎等复杂形态。该研究可为植物建模与可视化相关研究提供参考。     

利用照片重建技术生成坡面侵蚀沟三维模型

该文利用运动恢复结构(structure from motion,SFM)、多视图立体视觉(multi-view stereo,MVS)技术,提出了一种坡面侵蚀沟三维模型的快速重建方法。首先对普通相机拍摄的照片采用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)完成特征点的提取与描述,随机采样一致性算法(random sample and consensus,RANSAC)过滤掉最近邻匹配(nearest neighbor,NN)产生的误匹配点;然后通过SFM方法,迭代求解出相机矩阵和三维点坐标,用光束法平差(bundle adjustment,BA)进行非线性优化,确保误差的均匀分布和模型的精确;再使用基于面片的多视图立体视觉算法(patch-based multi-view stereo,PMVS),在局部光度一致性和全局可见性约束下,以SFM生成的稀疏点云为种子面片开始扩散,完成点云稠密重建。将照片快速重建方法获取的点云与地面激光扫描仪(terrestrial laser scanner,TLS)获取的点云及实测数据进行比较,结果表明,照片重建方法生成的点云稠密且能够完整展示侵蚀沟的发育形态,与TLS点云间的平均距离为0.0034 m,照片重建与三维激光扫描方法对侵蚀量的估算相对误差为8.054%,提取的特征线匹配率达89.592%。研究结果为侵蚀沟监测提供了参考依据。     

基于三维重构的哈蜜瓜均瓣雕花算法

为解决哈密瓜雕刻速度慢、花瓣大小不一致等问题,该研究提出了一种基于三维重构的哈蜜瓜均瓣雕花算法。对多角度拍摄得到的哈蜜瓜照片进行滤波处理,提取其图像特征并进行稀疏重建,通过点云坐标得出哈蜜瓜的特征参数;接着在稀疏点的基础上利用CMVS/PMVS算法进行稠密重建;最后调节八叉树算法与泊松表面重建,得到哈密瓜精确三维空间坐标。根据哈密瓜体型特征及设定花瓣数量,将点云三角网格化在深度优先算法的基础上结合粒子群算法,规划雕刻起点、终点及雕刻深度,使每个花瓣体积相同。采用48个哈密瓜,雕刻花瓣数取15~30,雕刻深度为1.5、2.0、2.5 cm。其中切割花瓣数为28这一组精度最低,测得最大与最小花瓣体积分别为3.40与3.25 cm3,最大体积差为0.15 cm3,误差小于5%。结果表明,该研究提出的基于三维重构的哈蜜瓜均瓣雕花算法精度高,研究结果可为机器人雕刻哈密瓜提供技术支持。     

融合K-means与Ncut算法的无遮挡双重叠苹果目标分割与重建

重叠苹果目标的准确分割是采摘机器人必须解决的关键问题之一。针对现有重叠苹果目标分割方法不能保留重叠部分轮廓信息的问题,提出了一种无枝叶遮挡的双果重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用K-means聚类算法进行图像分割以提取苹果目标区域,然后利用Normalized Cut(Ncut)算法提取苹果目标轮廓,以实现未被遮挡苹果目标完整轮廓的准确提取,最后利用Spline插值算法对遮挡的苹果目标进行轮廓重建。为了验证算法的有效性,对20幅无枝叶遮挡双果重叠的苹果图像进行试验,并将该算法与寻找2个有效凹点用其连线分割重叠苹果目标,把分离的2个轮廓分别用Hough变换重建轮廓的方法进行对比。试验结果表明,对于图像中未被遮挡的苹果目标,利用该研究算法的平均分割误差为3.15%,提取的苹果目标与原始图像中苹果目标的平均重合度为96.08%,平均误差比Hough变换重建算法低7.73%,平均重合度高9.71%,并且该研究算法能够很好地保留未被遮挡苹果目标的完整轮廓信息,提高了分割精度。对于重叠被遮挡的苹果目标,平均分割误差和平均重合度分别为5.24%和93.81%,比Hough变换重建算法的平均分割误差低11.35%,平均重合度高12.74%,表明该算法可以较好地实现重叠被遮挡苹果目标的轮廓重建,研究结果可为实现枝叶遮挡影响下的多果重叠目标分割与重建提供参考。