基于内容的小麦害虫图像检索系统研究与实现

以小麦害虫图像为研究对象,研究并开发了基于内容的害虫图像检索系统。重点研究了基于内容的图像检索中的图像特征提取、图像相似性度量和用户相关反馈技术。提出一种重叠四分块颜色矩和一种基于BP神经网络的图像相似性度量方法,并引入灰色相关反馈算法实现了基于语义的图像检索。应用排序评价方法、查准率与查全率对系统的检索性能进行测试,结果表明,系统具有一定的实用性,为快速准确地诊断、识别农作物害虫和害虫图像资源共享提供了技术依据。     

基于4种不变矩和BP神经网络的稻飞虱分类

针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高的问题,研究了基于不变矩提取形状特征值对稻飞虱进行分类。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,进行灰度化后用大津法二值化,再用数学形态学滤波;对二值图像采用Hu矩、改进Hu矩、Zernike矩和Krawtchouk矩4种不变矩分别提取特征值,再用BP神经网络进行训练和测试,以此检测4种矩的提取效果。试验用Matlab2008验证算法,对白背飞虱、褐飞虱和灰飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明Krawtchouk矩提取稻飞虱图像形状特征值的识别率最高,总体达到了91.7%。该文可为大田中现场识别稻飞虱提供参考。     

基于卷积神经网络和重排序的农业遥感图像检索

卷积神经网络具有很强的分类能力,并在图像分类等应用中取得显著成效,但遥感图像检索应用中还较少利用该分类能力。为了提高农业遥感图像检索性能,该文提出一种利用卷积神经网络分类能力的遥感图像检索方法。首先利用微调的卷积神经网络模型提取查询图像的检索特征和估计查询图像的每个类别权重,然后利用根据CNN模型判断的检索图像类别和初始排序结果计算类别查准率,根据查询图像的类别权重和类别查准率计算加权类别查准率,最后根据加权类别查准率对图像类别进行排序,并根据排序结果对初始检索结果进行重排序,从而得到最终的检索结果。试验结果表明:该检索方法在PatternNet数据集中平均查准率达到97.56%,平均归一化调整后的检索秩达到0.0201;在UCM_LandUse数据集中平均查准率达到93.67%,平均归一化调整后的检索秩达到0.049 2,较之其他遥感图像检索方法下降0.2358,降幅超过82.7%;平均每张检索图像重排序时间大约是初始排序时间的1%。该文提出的重排序方法可以得到更好的遥感图像检索结果,提高了遥感图像检索性能,将有助于农业信息领域信息化和智能化。     

基于温度场云图的储粮数量监控方法研究

为保障储备粮按照计划进出仓库,同时减少储粮监管与稽核的工作量,该文提出了基于温度场云图RGB颜色特征的储粮监管方法。调用历史粮温数据并进行预处理,生成粮堆各平面温度场云图,利用温度场云图的RGB颜色特征分布计算云图的相似度,据此设定异常判定阈值,计算相邻时间粮堆各平面云图的相似度,依据阈值进行异常检测,从而实现储粮监管。同时该文通过模拟5种粮堆异常情况,进行了模拟检测试验,并与基于温度场云图LBP纹理特征的检测算法进行对比,结果显示:基于温度场云图RGB颜色特征的算法平均查全率、平均查准率、运算速率均优于基于云图LBP纹理特征的算法,分别为98.6%、97.3%、320 ms/次。进行了储粮监管检测试验,结果表明,该方法不仅能够应用于储粮数量的监管,也能够检测出粮堆局部发热。该研究结果为储粮数量监控方法的提出奠定基础。     

基于颜色矩的典型草原牧草特征提取与图像识别

针对内蒙古乌兰察布市荒漠化草原牧草监测与数字化程度较低的问题,该文实现了2种典型牧草的特征提取与图像识别,为多牧草种类识别与草业管理提供依据。利用智能导航车采集草原原始图像,对羊草和灰绿藜2种牧草图像提取RGB与HSV颜色矩特征并建立相应的规则库,数据表明二者的颜色矩特征具有明显区别。采用2G-B-R色差特征的模糊C-均值聚类算法对图像进行背景分割后,构建了一种3层BP神经网络模型,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)将15维输入特征参数降为10维以提高识别速度,且最终的整体识别率达到89.5%,实现了羊草与灰绿藜图像的有效分类识别,同时得到灰绿藜与羊草在测试图像中的植被覆盖度分别约为9.78%、34.21%。试验结果表明,利用颜色矩特征为基础,模糊C-均值聚类算法与BP(back propagation,BP)神经网络模型为分割、识别手段能够有效地实现典型牧草的图像分类研究。自动识别牧草是草业数字化的重要组成部分,可为监测植被物种多样性、草种退化及病虫草害的控制提供科学依据,是实现现代草原生态环境保护,发展草原经济的重要途径。     

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。     

基于图像的昆虫远程自动识别系统的研究

只有对害虫进行鉴定才能在农业生产中对害虫进行有目的的防治,而对昆虫进行鉴定只有少数分类专家才能完成,鉴定需求的日益增加与专家相对较少形成了一对尖锐的矛盾.该文的研究尝试为该矛盾的解决提供一条新的思路:在标准方法下获取昆虫图像,并经由Internet网络上传给自动种类识别系统服务器,从而实现远程识别.系统首先对昆虫图像进行基于形状和颜色特征值的提取.昆虫图像的形态特征值由矩形度、延长度、球状型、叶状型、似圆度和7个Hu不变矩等12个特征值组成,颜色特征值由红、绿、蓝、灰度真方图及基于红、绿的二维色度直方图特征值分别组成,然后建立径向基神经网络分类器,每一特征向量由独立的径向基神经网络做为分类器,最终识别由每个分类器识别结果的线性组合而成.采用该系统对16种昆虫进行了测试,每种昆虫取40个样本,20个用做训练、20个用做测试,准确率达到96%以上.     

基于优化矩不变特征的鲜切菜在线分级技术

由于矩不变特征具有平移、旋转和缩放不变性,在物体形状识别领域得到了广泛的应用。在鲜切菜分级领域,鲜切菜的尺度是分级的重要指标之一,但是矩不变特征具有尺度不变性,不能区分不同尺度的鲜切菜。几何特征可以很好的描述物体的尺度,但是不具备旋转不变性。因此,本文将矩不变特征的平移、旋转不变性与几何特征优秀的尺度表达能力融合,提出了一种基于优化矩不变特征模型的鲜切菜在线分级方法。首先提取标准鲜切菜的几何特征和矩不变特征,并利用其统计信息建立数学模型,然后提取待分级的鲜切菜的几何特征和矩不变特征,最后计算待分级的鲜切菜特征与标准鲜切菜特征模型的相似度,完成鲜切菜的在线分级。本文以鲜切土豆丁为例,试验结果表明,本文方法能准确地将鲜切菜分级,实时性和鲁棒性高,具有很好的工程应用前景。     

基于颜色及纹理特征的果蔬种类识别方法

为更好地表述果蔬图像纹理特征,提高智能果蔬识别系统识别准确性,提出一种颜色完全局部二值模式纹理特征提取算法。果蔬识别系统模型利用颜色完全局部二值模式提取图像纹理特征,利用HSV颜色直方图、外点/内点颜色直方图提取图像颜色特征,采用匹配得分融合算法将颜色和纹理特征相融合,采用最近邻分类器实现果蔬农产品分类。通过不同光照条件下和不同数量训练样本条件下的试验得出：颜色完全局部二值模式的果蔬图像纹理表述能力明显优于和差直方图等果蔬图像纹理操作子,识别率提升最小在5%以上,更适合果蔬分类;对比其他纹理特征提取算法,采用颜色完全局部二值模式与颜色特征进行融合时,识别率最优,时间开销约为1.1 s。该方法能够应用到智能果蔬识别系统中,提升系统识别准确性。     

杂草种子视觉不变特征提取及其种类识别

为提高杂草种子的快速准确的检疫鉴定,该文基于杂草种子生物稳定遗传特征对其进行视觉不变特征提取及其种类识别的研究。首先基于形态学特征和Hu氏不变矩提取杂草种子的16个视觉不变特征,这些特征有效地表征了杂草种子的生物稳定遗传特征信息;然后基于神经网络对其进行分类。试验证明,利用提取出的具有视觉不变性的16个特征值作为BP神经网络识别分类的特征集,能快速地识别杂草种子,且具有较高的识别率。因此,该方法对植物检疫和农业生产具有重要意义。     

基于区域亮度矫正的番茄成熟度定量分级方法

针对现有番茄成熟度分级标准不统一,泛化性有待提高等问题,该研究提出一种基于区域亮度矫正的果面红色着色区域提取的方法。采用R-G法增强番茄表面的红色区域,利用Otsu分割方法提取表面着色区域,判断各着色区域的轮廓树结构以计算着色区域面积占图像总面积的比例作为主要特征,构建多因子融合的随机森林模型以实现番茄成熟度的量化分级。同时,利用基于局部亮度均衡的图像快速修复方法以解决光照变化导致的番茄表面高亮度反射问题。结果表明：以番茄表面着色面积比成熟度评价指标的分级平均正确率为92.96%,相比传统颜色矩和颜色直方图作为评价指标时的分级准确率提高了6.53和20.6个百分点。高亮区域领域像素加权替代法可对番茄高亮区域亮度实现有效矫正,校正后的未熟、半熟和成熟番茄图像的果面着色区域面积占番茄图像总面积的比例较矫正前提高了0.06、0.15和0.11,分级精度分别提高了17.24、11.47和4.69个百分点。研究可为番茄成熟度的定量性分级提供决策基础。     

Remote automatic identification system of field pests based on computer vision

为了实现大田害虫的快速实时识别和诊断,设计了一套大田害虫远程自动识别系统。该系统通过3G无线网络将害虫照片传输到主控平台中,在主控平台中实现远程自动识别。系统首先对害虫图像进行基于形态和颜色特征值的提取。害虫图像的形态特征由周长、面积、偏心率等以及7个胡不变矩共16个特征值组成,颜色特征值由9个颜色矩组成,然后建立支持向量机分类器。采用该系统对6种常见大田害虫进行了测试,平均准确率达到87.4%。考虑到不同的害虫姿态和大田中不同的光照条件,系统的分类效果是满意的。     

基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统

为了实现大田害虫的快速实时识别和诊断,设计了一套大田害虫远程自动识别系统。该系统通过3G无线网络将害虫照片传输到主控平台中,在主控平台中实现远程自动识别。系统首先对害虫图像进行基于形态和颜色特征值的提取。害虫图像的形态特征由周长、面积、偏心率等以及7个胡不变矩共16个特征值组成,颜色特征值由9个颜色矩组成,然后建立支持向量机分类器。采用该系统对6种常见大田害虫进行了测试,平均准确率达到87.4%。考虑到不同的害虫姿态和大田中不同的光照条件,系统的分类效果是满意的。     

机器人采摘苹果果实的K-means和GA-RBF-LMS神经网络识别

为进一步提升苹果果实的识别精度和速度,从而提高苹果采摘机器人的采摘效率。提出一种基于K-means聚类分割和基于遗传算法(genetic algorithm,GA)、最小均方差算法(least mean square,LMS)优化的径向基(radial basis function,RBF)神经网络相结合的苹果识别方法。首先将采集到的苹果图像在Lab颜色空间下利用K-means聚类算法对其进行分割,分别提取分割图像的RGB、HSI颜色特征分量和圆方差、致密度、周长平方面积比、Hu不变矩形状特征分量。将提取的16个特征作为神经网络的输入,对RBF神经网络进行训练,以得到苹果果实的识别模型。针对RBF神经网络学习率低、过拟合等不足,引入遗传算法对RBF隐层神经元个数和连接权值进行优化,采取二者混合编码同时进化的优化方式,最后再利用LMS对连接权值进一步学习,建立新的神经网络优化模型(GA-RBF-LMS),以提高神经网络的运行效率和识别精度。为了获得更精确的网络模型,在训练过程中,苹果果实连同树枝、树叶一块训练;得到的模型在识别过程中,可一定程度上避免枝叶遮挡对果实识别的影响。为了更好地验证新方法,分别与传统的BP(back propagation)和RBF神经网络、GA-RBF优化模型比较,结果表明,该文算法对于遮挡、重叠果实的识别率达95.38%、96.17%,总体识别率达96.95%;从训练时间看,该文算法虽耗时较长,用150个样本进行训练平均耗时4.412 s,但训练成功率可达100%,且节省了人工尝试构造网络结构造成的时间浪费;从识别时间看,该文算法识别179个苹果的时间为1.75 s。可见GA-RBF-LMS网络模型在运行效率和识别精度较优。研究结果为苹果采摘机器人快速、精准识别果实提供参考。     

基于自适应域值分割与力矩的棉花异性纤维分类方法

为能够准确统计出棉花中所含异性纤维的重量和数目,提出一种机器视觉与图像处理技术,对棉花异性纤维进行检测分类。在提取棉花异性纤维原始图像的基础上,采用灰度处理和滤波技术完成图像的预处理,采用自适应域值技术来完成棉花异性纤维图像分割,在分割出的二值化图像基础上,采用挖空内点法和邻域搜索法进行轮廓提取,提出以异性纤维轮廓的面积与周长平方之比作为力矩,对棉花异性纤维进行分类。通过对300个棉花异性纤维样本图像进行了试验,分类准确率可以达到96%。结果表明该技术和分类力矩可以准确的对棉花异性纤维进行初分类。     

基于平滑轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法

果实采摘点的精确定位是采摘机器人必须解决的关键问题。鉴于苹果目标具有良好对称性的特点,利用转动惯量所具有的平移、旋转不变性及其在对称轴方向取得极值的特性,提出了一种基于轮廓对称轴法的苹果目标采摘点定位方法。为了解决分割后苹果目标边缘不够平滑而导致定位精度偏低的问题,提出了一种苹果目标轮廓平滑方法。为了验证算法的有效性,对随机选取的20幅无遮挡的单果苹果图像分别利用轮廓平滑和未进行轮廓平滑的算法进行试验,试验结果表明,未进行轮廓平滑算法的平均定位误差为20.678°,而轮廓平滑后算法平均定位误差为4.542°,比未进行轮廓平滑算法平均定位误差降低了78.035%,未进行轮廓平滑算法的平均运行时间为10.2ms,而轮廓平滑后算法的平均运行时间为7.5ms,比未进行轮廓平滑算法平均运行时间降低了25.839%,表明平滑轮廓算法可以提高定位精度和运算效率。利用平滑轮廓对称轴算法可以较好地找到苹果目标的对称轴并实现采摘点定位,表明将该方法应用于苹果目标的对称轴提取及采摘点定位是可行的。