1种农产品图像混合滤波算法的应用

针对农产品图像中的混合噪声,提出了1种有效的滤波算法。首先从噪声检测和标记方法、自适应加权滤波等环节对中值滤波算法进行适当改进,从而提出了1种改进自适应加权中值滤波算法对混合农产品噪声图像进行第1阶段滤波;然后对滤波后图像分别采用3×3滤波窗口、5×5滤波窗口的均值滤波算法进行第2阶段滤波;最后对均值滤波后的图像进行等权融合处理。分别将研究的滤波算法与中值滤波、加权中值滤波、极值中值滤波、均值滤波等算法进行试验仿真对比,结果表明,经过研究的算法滤波后图像清晰度明显高于其余算法且噪声残留程度明显低于其余算法,这对于农产品的高效处理具有一定的借鉴价值。     

基于视觉滤波算子的农业图像去噪研究

[目的]农业图像中难免存在噪声,噪声会干扰有用目标的识别。为了准确提取农业图像中的有用信息,拓展图像处理技术在农业工程中的应用,有必要去除农业图像中的噪声。[方法]本文将一种改进的中值滤波与视觉滤波LOG算子结合起来,用于对农业图像进行去噪。首先,通过LOG算子将图像分为边缘图像和非边缘图像,然后采用一种改进的加权中值滤波处理非边缘图像,边缘图像与处理后的非边缘图像融合为最终的去噪图像。[结果]利用本算法对农业图像进行测试,与传统的中值滤波算法进行对比,并采用峰值信噪比作为滤波算法性能的客观评价指标,本算法的峰值信噪比高于传统中值滤波算法8.15%,有更好的降噪效果。[结论]因此,该算法的滤波效果优于传统中值滤波算法,可有效去除农业图像中诸多因素产生的噪声。     

农作物病害图像清晰化处理算法的应用

农作物视频监控图像由于受到拍摄时光照不均匀的影响以及在图像传输、解码、存储过程中不可避免地会混入一定程度的随机噪声,导致图像对比度下降,图像中的目标物难以准确辨认。因此,在对多方向中值滤波算法(MMF)基本原理深入研究的基础上,提出一种改进自适应多方向中值滤波算法。该算法首先提出一种噪声检测方法实现对图像中噪声的识别并加以标记,然后对图像中的噪声点分别进行水平、垂直、对角等4个方向的中值滤波,然后对获得的滤波值集合分别求取其最大(小)值、平均值、中间值以及与噪声点像素值组成新的集合,最后求取该新集合的中间值并作为最终的滤波结果。采用实地拍摄的2幅农作物病害图像进行算法测试,结果表明本算法与中值滤波以及MMF相比具有一定的优势与实用性。     

1种农产品图像二维多级中值滤波改进算法

农产品图像在采集过程中由于拍摄系统电压不稳定、成像环境的复杂性等因素导致获取的图像中存在一些颗粒噪声点,这些噪声点存在极大模糊了图像中果实复杂的边缘信息。针对该类图像,在对二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering)原理深入分析的基础上,结合农产品图像的特点,提出了一种改进二维多级中值滤波算法(improved two-dimensional multi-stage median filtering)。该算法首先提出一种新型噪声自适应检测方法对图像中的噪声进行检测和标记;然后对检测出的噪声点分别采用8个多方向滤波模板进行处理;最后对8个模板的滤波结果在进行适当取舍的基础上分别进行基于像素点间几何距离的加权滤波,以获得清晰度较高的图像。理论分析和试验结果表明,改进的二维多级中值滤波算法对于农产品图像处理效果优于中值滤波算法、二维多级中值滤波算法、已有的改进二维多级中值滤波算法。     

基于改进Prewitt算子的农业图像去噪算法

农业图像的获取受到气候、光照、拍摄角度、拍摄器件电压等因素的限制,所获取的图像含有噪声,无法直接用于判读分析。对该类图像去噪进行研究,首先,将经典Prewitt算子的检测模板由2个方向扩充为8个方向,进一步丰富了Prewitt算子的检测模板序列,将其应用于农业图像边缘轮廓检测,获得边缘图像和非边缘图像;其次,对边缘图像采用经典中值滤波算法进行处理,剔除其中的噪声点;再次,在对经典中值滤波特征分析的基础上,提出了一种具有噪声检测功能的改进加权中值滤波算法,将其应用于处理非边缘图像;最后,将处理后的边缘图像、非边缘图像进行充分融合。试验结果表明,本研究算法对于农业图像的处理效果明显优于经典中值滤波以及2种改进型中值滤波。     

玉米生长期叶部病害图像识别预处理研究

针对玉米生长期叶部病害的图像,引入图像模式识别技术,实现病害图像的预处理。基于传统算法的不足,提出一种改进的小波图像增强算法,提高了图像的识别精度;深入研究了病害图像的直方图均衡化预处理、基于矢量中值滤波的图像增强操作算法,并引入超绿特征值进行图像分割,从而实现了对目标图像的去噪、增强,为下一步的特征提取与病害识别打下了良好基础。     

一种结合小波变换的豆类图像增强算法

针对农业视觉图像时常受到噪声的干扰,导致图像质量在很大程度降低的问题,以豆类图像为例,提出了一种图像自适应增强算法。该算法将小波变换与改进自适应中值滤波有机结合,首先对降质豆类图像实现2层小波分解,小波基函数取sym8,获得小波高频和低频分解系数;然后从噪声检测、自适应滤波等2个环节中对自适应中值滤波加以改进,提出了一种改进自适应中值滤波算法用于对小波各方向高频分解系数的自适应滤波;最后实现小波低频和高频系数的重构。将本研究算法与小波软阈值法、自适应中值滤波进行仿真试验比较,结果表明,本研究算法效果最优,能够实现对降质的豆类图像高质量增强处理。     

一种新的去噪算法在农作物图像处理中的应用

简单介绍了中值滤波原理、小波去噪数学模型和小波去噪原理,在此基础上提出了一种基于小波变换的中值滤波方法,该方法是结合图像的时域特性和频域特性对图像进行分析,有效地弥补了一些传统算法上的不足之处。结果表明:该方法不但能去除农作物图像中的脉冲噪声和高斯噪声,而且能较好地保留农作物图像的细节,其滤波效果优于单一的传统滤波方法。     

基于脊波变换域BDND的农作物图像改进中值滤波算法

实地获取农作物图像对于农作物长势以及病虫害进行监测具有重要作用,对此,结合脊波变换这一多尺度图像分析方法,在图像脊波变换域引入了边界判别噪声检测方法(Boundary discrimination noise detection,BDND),对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种基于脊波变换域BDND改进的中值滤波算法。该方法首先对图像进行多尺度脊波变换,获得了低频和高频分解图像,考虑到低频图像的视觉特征,采用同态滤波方法进行增强处理;然后对高频图像结合区域灰度值分布特征,设定2个自适应阈值,将经过2次噪声检测后处于该2个阈值间的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对视觉效果改善的低频图像和滤波后的高频图像进行逆脊波变换。分别采用C++语言对中值滤波、脊波域阈值去噪以及本文算法进行编程试验。结果表明,本文算法对于农作物图像的滤波效果稍优于其余2种方法。     

北方旱育稀植水稻病害图像识别预处理研究

引入图像预处理及模式识别技术,实现北方旱育稀植水稻叶部病害图像的预处理。结合水稻叶部图像的特征,对传统的算法进行调整或改进优化:以改进系数的方法对图像进行灰度化处理;通过直方图均衡化提升图像的对比度;以改进矢量中值滤波算法保护图像边缘,滤除图像噪声;以优化的均值聚类算法进行图像分割,获得水稻病斑图像的主要特征,从而实现了对目标图像的去噪、增强,为病害进一步的智能化识别与处理打下良好的基础。     

小波和傅里叶相融合的彩色木材图像增强

针对现实生活中彩色图像普遍存在不清晰和对比度差的情况,在RGB模型上提出了一种新的彩色图像增强算法,并且应用到了木材图像领域。将彩色木材图像分解为RGB3个通道,首先使用滤波器把3个通道分别分解成高低频子带;然后使用傅立叶变换和小波变换相融合的方式进行锯齿检测,同时进行阈值判断;之后对检测到的锯齿进行消除,低频子带使用方向自适应滤波器,高频子带使用小波收缩函数进行消除;再使用小波逆变换返回3个通道;最后将3个通道还原成彩色图像。结果表明,该方法和传统方法相比较,可以有效保持图像的边缘特征,达到增强效果。以樟子松微观横截面为例,峰值信噪比PSNR提高了5.05,信息熵提高了3.14。本研究同时采集了榆木微观横截面、杨木宏观横截面和云杉微观横截面,其图像均得到增强。     

基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别算法研究

单板穿孔缺陷会影响其胶合过程的质量，是单板分选过程中主要的识别目标。基于图像处理技术的图像分割算法将穿孔缺陷区域与背景区域准确地分开是自动分选的重要前提。本研究提出一种基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别方法，首先基于彩色图像的RGB空间将采集的图像转换为灰度图并输出R分量灰度图，采用二维中值滤波处理滤除非线性噪声，最后采用阈值分割和连通域处理相结合的方法将背景与目标区域分离。结果表明，遗传算法的最大熵阈值法选取的阈值和试验时间均优于其余3种（迭代阈值法、大津阈值法、最大熵阈值法）算法，结合连通域处理方法可以有效提取单板中的穿孔区域。     

基于GIF-Shearlet算法的新旧土边界线视觉导航技术研究

针对遥操作拖拉机驾驶机器人旋耕作业时,工作环境中作物行多样化、光照不均的特点,提出一种基于导向滤波(Guided Image Filter)和剪切波变换(Shearlet Transform)的方法用于提取新旧土边界线以完成拖拉机视觉导航。首先,将图像快速转换到YCr Cb颜色空间,对灰度化的图像进行导向滤波,然后使用Shearlet-canny算子提取新旧土的边缘信息,最后经过Hough变换给出视觉导航线。结果表明,在YCr Cb颜色空间对图像进行灰度化处理与HSV、HIS、RGB颜色空间相比,效果最好,耗时最短,分别快94.0%、94.3%和25.4%;导向滤波处理图像的方法与Tarel中值滤波、MRetinex滤波、小波域Retinex滤波及同态滤波相比,算法耗时分别短87.5%、79.5%、88.8%和87.0%;采用Shearlet-Canny算子检测边缘并经过Hough变换后提取的导航线精确度最高,最大误差小于0.5°。研究表明,基于导向滤波和剪切波变换的新旧土边界线提取方法用于拖拉机智能导航是可行的。     

基于HSV空间的玉米果穗性状的检测

为高效检测玉米果穗性状,建立了基于HSV(色调、饱和度、明度值)空间的玉米果穗性状的检测方法:使用机器视觉技术采集绿色背景玉米果穗图像,用HSV直方图阈值算法去除绿色背景,用FFT滤波器去除尖锐边缘和噪声,运用粒子滤波分离单一图像中的多个玉米果穗图像,并采用形态学腐蚀方法,经过4次迭代腐蚀,得到玉米果穗中间3行;检测玉米果穗的大小、形状、纹理和颜色4个特征的性状。随机检测67张玉米果穗样本图像的结果表明,果穗大小和形状特征检测的准确率为100%,果穗颜色和纹理特征检测的准确率分别为98.55%和96.25%,平均每果穗检测时间为0.1 s。     

基于Lab颜色空间下的小麦赤霉病图像分割

针对智能识别小麦赤霉病方法中分割患病麦穗图像效果不佳的问题,运用中值滤波方法对患赤霉病麦穗图像进行降噪预处理,采用基于阈值的最大类间方差算法(OTSU)、基于聚类的k-means算法在RGB、HSV和Lab颜色空间中对小麦扬花期到黄熟期感染赤霉病的麦穗图像进行分割,提取出麦穗的病害部分。采用试验田环境下扬花期到黄熟期200张患赤霉病的麦穗图像进行分割试验,结果表明:将图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间并对a分量采用最大类间方差算法(OTSU)进行分割的效果最佳,误分率仅有1.11%。     

基于联合特征与中心方向信息的图像哈希算法

为了提高哈希技术对旋转操作的识别能力,提出了全局-局部联合特征耦合中心方向信息估计的图像哈希认证技术.首先,引入2D线性插值技术,对输入的图像进行预处理,使其对任意的缩放操作都具有固定尺寸的哈希序列;然后,将预处理图像转变为HSV彩色空间,借助二维离散小波变换(Discrete Wave Transform,DWT)处理V分量,利用其低频系数形成二次图像;再引入奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理二次图像,提取其全局特征,将其作为第一个中间哈希序列;基于Fourier机制,借助残差方法,确定图像的显著区域,获取其位置与纹理的局部特征,作为第二个中间哈希序列;随后,引入Radon变换,通过计算图像的中心方向信息,将其与2个中间哈希序列组合,形成过渡哈希数组;借助Logistic映射,定义动态引擎参数,从而设计了分段异扩散技术,对过渡哈希数组进行加密,输出最终的哈希序列;最后,通过估算原始哈希序列与待检测哈希序列的Hamming距离,将其与用户阈值进行比较,完成图像认证.实验结果显示:与当前的图像哈希技术相比,所提算法具有更高的鲁棒性与安全性,对旋转攻击能力具有更好的识别能力.     

基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与OpenCV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中,采用积分投影算法确定板材边界,动态采集板材表面图像;在颜色分类方面,利用L*a*b*空间颜色分量的均值、方差和斜度3个低阶矩表达颜色;在缺陷检测方面,提出了基于纹理填充的缺陷分割方法,通过获取纹理掩膜图像,然后利用板材背景颜色淡化纹理,最后应用加权阈值法完成缺陷分割,分割后计算缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值和长宽比等特征表达缺陷信息;在纹理识别方面,提出了基于Contourlet变换的纹理特征提取方法,通过对纹理图像进行Contourlet变换3层分解,得到1个低频子带、6个中频子带和8个高频子带,分别计算低频和中频系数矩阵的均值和方差,并与高频系数矩阵的能量组成22个特征表达纹理信息;最后设计SVM分类器,分别对颜色、缺陷和纹理进行识别。采用300个柞木样本进行实验,板材传送速度在小于1.5 m/s范围内,颜色识别准确率为100%;活节、死结和裂纹识别准确率分别为92.2%、95.6%和93.3%;直纹、弯纹识别准确率分别为93.9%、92.8%。实验结果表明,分选系统具有实时、高效、准确的特点。      

Fish species classification by color,texture and multi-class support vector machine using computer vision

Remote diagnose of fish diseases for farmers is unrealized in China, but use of mobile phones and remote analysis based on image processing can be feasible due to the widespread use of mobile phones with camera features in rural areas. This paper presents a novel method of classifying species of fish based on color and texture features and using a multi-class support vector machine (MSVM). Fish images were acquired and sent by smartphone, and the method utilized was comprised of the following stages. Color and texture subimages of fish skin were obtained from original images. Color features, statistical texture features and wavelet-based texture features of the color and texture subimages were extracted, and six groups of feature vectors were composed. LIBSVM software was tested using leave-one-out cross validation to find the best group for classification in feature selection procedure. Two multi-class support vector machines based on a one-against-one algorithm were constructed for classification. The feature selection results showed that the Bior4.4 wavelet filter in HSV color space achieved greater accuracy than the other feature groups. The classification results indicate that only the DAGMSVM meets the requirement of time efficiency for the system. The results of this study suggest that the best classification model for fish species recognition is composed of a wavelet domain feature extractor with Bior4.4 wavelet filter in HSV color space and a one-against-one algorithm based DAGMSVM classifier.     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分解系数重构.分别采用该滤波算法、维纳滤波、小波阈值法以及均值滤波进行高斯噪声滤除处理,试验证明该滤波算法去噪后图像的PSNR值明显高于其他三种方法.     

基于掩模及亮度校正算法的脐橙表面缺陷分割

【目的】 本研究旨在有效解决果皮有缺陷的水果图像在去除背景时部分缺陷被误分割为背景,以及水果表面缺陷难以有效分割提取的问题。【方法】 以I分量图来构建掩模模板,根据其灰度直方图信息,通过双峰法选择单一阈值（T=75）分以纽荷尔脐橙为研究对象,提出基于HSI颜色空间模型法去除背景割背景并填充孔洞得到掩模模板I_mask,然后掩模模板I_mask与I分量图通过点乘运算得到去除背景的I分量图;提出基于多尺度高斯函数图像亮度校正算法对去除背景后的I分量图像进行亮度校正,通过构建多尺度高斯函数滤波器,将去除背景后的I分量图与构建的多尺度高斯函数进行卷积运算即得到去除背景后的I分量图像表面光照分量图,最后将去除背景后的I分量图与得到的光照分量图进行点除运算即得到去除背景后的I分量图像亮度校正图;然后采用单一全局阈值法对脐橙表面缺陷进行提取。【结果】 基于HSI颜色空间模型法去除背景,可在有效去除背景的同时完好保留脐橙的表面信息,有利于后续操作;基于多尺度高斯函数的图像亮度校正算法分别对6种常见脐橙缺陷进行图像亮度校正后采用单阈值法提取缺陷,使不同灰度等级的脐橙表面缺陷一次性分割成功,其中分割率最高为100%,最低为88.5%,整体达92.7%。通过试验分析后发现造成部分误分割或漏分割的原因主要在于部分缺陷果缺陷处颜色较轻,与正常区域灰度差较小,从而造成漏分割;还有部分缺陷果由于缺陷面积小,在图像形态学处理过程被误认为是噪声而被去除;同时发现正常果的误判率也达到了10.8%,经分析发现误判的正常果表皮组织区域的褶皱位于图像的边缘区域,从而被误认为是边缘区域的缺陷,导致误判。【结论】 基于HSI颜色空间模型法去除背景及基于多尺度高斯函数的图像亮度不均校正算法对纽荷尔脐橙图像背景分割和去除背景后的I分量图像表面亮度校正均取得了较好的效果,能有效识别脐橙缺陷区域,为脐橙精确分级提供了技术支持,也为其他果品表面缺陷快速检测提供了一种新思路。