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利用数码相机获取棒材端面的图像,通过对图像格式转化、灰度化处理得到灰度图像,再进行平滑处理抑制噪声、锐化处理突出目标、选择合适的闻值转换为二值图像,然后进行形态学腐蚀操作去掉棒材之间的粘连,最终得到分割效果较好的图像,为后续棒材的计数奠定了基础。 相似文献
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本章提出了一种基于概率神经网络(PNN)结合机器视觉的鸭蛋表面裂痕检测方法,配合背景光照法,结合灰度图像处理、图像高斯滤波处理、图像分割处理等算法去除图像杂质干扰,采用反锐化掩模局部对比度增强的分段增益改进算法来增强裂痕,收集裂痕、污点的相关信息作为数据集录入PNN神经网络,进行识别判断。本研究对1 600张鸭蛋图片样本进行采样分析,将鸭蛋分为好蛋、脏污蛋、裂纹蛋3种。试验表明,该系统对干净无损蛋、脏污无损蛋、裂纹蛋的检测准确率分别达到了95.1%、77.9%、95.3%,具有较好的泛化性和鲁棒性,符合复杂鸭蛋生产加工环境的应用需求。 相似文献
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温室环境下红掌图像拼接算法 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了非结构环境复杂背景下图像拼接方法,实现了温室环境下红掌图像的拼接.以温室自然光照环境下随机垄地为研究对象,提出先采用2G-R-B算法提取红掌、再采用SIFT算法进行图像特征匹配的方式,并对使用SIFT算法的图像拼接算法进行了改进,大大降低了原拼接算法在高噪声环境下的运算量及处理时间,实现了高噪声环境下红掌图像快速有效的拼接.在智能对靶施药系统的基础上进行实验,结果表明,所提出的方法拼接速度为0.083 s,误判率为7.3%. 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
全景相机可获取农机周围360°范围内的图像信息,具有覆盖范围大等特点,但需要对多镜头获取的图像进行拼接与融合,才能生成全景图像,为农机避障提供支持。以雷沃欧豹拖拉机为试验平台,搭载全景相机,获取实验农场的农田图像数据。首先对多幅图像进行预处理,包括通过柱面投影变换统一坐标系,采用基于特征点的SIFT算法提取图像的特征点并进行匹配;针对传统SIFT算法存在错误匹配而影响图像拼接质量的问题,使用RANSAC算法进行多次优化迭代,达到剔除错误匹配点的效果;针对匹配后生成的图像变换矩阵,为防止其线性结果不稳定并进一步优化结果,采用非线性的LM算法进行优化,使用线性加权平滑算法对图像进行融合,实现全景图像的生成。试验采用计算图像重叠区域相关系数定量评价图像拼接效果,并对获取的30组共60幅图像采用RANSAC算法和LM算法进行处理。结果表明,经过RANSAC算法处理后,误匹配点得到明显剔除,匹配特征点之间的平均几何距离偏移量明显减小,其平均值由39. 401 3像素下降至0. 581 9像素,相关系数由0. 287 8上升至0. 724 9。与手动设置阈值的剔除误匹配点方法进行了比较,经过RANSAC算法处理后的平均相关系数为0. 724 9,大于阈值设为0. 4时的0. 593 3,以及阈值设为0. 6时的0. 200 7,证明该算法能够实现多种情况下的图像拼接,剔除误匹配点;经过LM算法处理后,平均几何距离偏移量由0. 581 9像素进一步下降至0. 569 3像素,平均相关系数由0. 724 9进一步上升至0. 726 1,证明图像变换矩阵得到进一步优化,全景图像的拼接质量得到进一步提高。 相似文献
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针对原始的暗通道先验去雾算法对天空及明亮区域处理时容易出现失真以及处理后图像偏灰暗的弊端,提出一种改进算法:基于暗通道先验估计大气光、利用阈值判断对天空区域透射率进行修正、使用直方图均衡化增强克服处理后图像偏灰暗。实验结果表明,改进算法提高了图像清晰度,同时还原了图像中更多的道路信息,弥补了传统暗通道算法的不足。 相似文献
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基于多元图像分析的包装罐内壁缺陷检 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高包装罐生产线内壁缺陷检测准确性与可靠性,研究了一种采用单摄像机的内壁缺陷检测系统.利用基于形态学的区域提取算法,从罐内图像中分割出内壁检测区域图像.提出基于多元图像分析(MIA)的内壁缺陷检测算法.利用图像融合构成环形合格样本图像,消除罐内焊缝区域的影响,把多个环形合格样本图像与测试样本内壁检测区域图像堆叠起来,用重合区域的图像构造多元测试图像.用基于主成分分析(PCA)的多元图像处理方法获得多元测试图像的主分量表示,将去掉第一主分量和噪声后的Q统计图像作为内壁缺陷特征的检测空间,利用阈值处理检测缺陷,解决了罐体内壁照明困难、亮度不均造成缺陷误检率高的问题,提高了检测系统的准确性和鲁棒性.实验表明对内壁缺陷检测的误检率降低到2%,验证了检测系统的有效性和可靠性. 相似文献
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基于改进PCNN的番茄植株夜间图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于图像旋转投影的导航路径检测算 总被引:8,自引:6,他引:2
提出一种农业车辆视觉导航路径识别算法--旋转投影算法.该算法通过角度枚举对图像ROI实施旋转变换,由旋转后图像的列均值与枚举角度构成旋转投影矩阵R,对其行向量实施差分运算得到差分旋转投影矩阵Rd,由Rd的极值可确定图像导航路径,即航向偏差θ与航位偏差d,进而可以求得世界坐标系下的导航路径参数.同理可以对田头线进行检测.为了提高算法的实时性,提出设定合理的ROI、实施线性压缩、旋转角度先粗分再细分的二步法以及充分利用前帧信息4种处理方法,使处理一帧用时6.2ms左右.通过对不同条件下成熟小麦图像测试表明,该算法识别导航路径准确率达到95%. 相似文献
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