自然环境下基于Lab空间的成熟苹果图像分割

为了提高自然环境下成熟苹果图像的分割质量,通过对自然环境成熟苹果颜色特征的分析,提出一种在Lab颜色空间的苹果图像分割算法。首先对图像进行均值滤波预处理以消除噪声的影响,然后把图像从RGB空间转换到Lab空间并提取a分量,最后进行K-means分割。结果表明,基于Lab空间中a分量的K-means分割能有效地把苹果从图像中提取出来。     

利用数字图像颜色特征指数识别小麦赤霉病

小麦赤霉病是对小麦生长过程有较大影响的病害.为了实现小麦赤霉病的快速识别,本研究利用数码相机获取小麦生长过程中赤霉病发病前期和发病中期的RGB图像,并对RGB图像的三基色分别进行归一化,然后计算得到与赤霉病相关性最好的颜色特征指数(共计12个).通过对小麦赤霉病前期和中期各20张发病麦穗颜色特征指数值与健康麦穗比较分析...     

基于改进K中值聚类的苹果病害叶片分割方法

针对复杂背景下的苹果病害叶片分割问题,提出一种基于改进的K均值聚类的苹果病害叶片病斑分割方法。首先将原始叶片图像由RGB(R为红,G为绿,B为蓝)颜色空间转换到Lab(L为亮度,a为从洋红色至绿色的范围,b为从黄色至蓝色的范围)颜色空间,然后在Lab颜色空间中利用ab二维数据空间的颜色差异,以欧式距离度量像素间的相似度,使用K均值对图像进行聚类,利用数学形态学中的开闭交替滤波方法对聚类后的灰度图像进行校正,最后得到图像病斑。对3种常见苹果病害叶片图像进行分割,并与其他分割方法进行比较。结果表明,该方法效果好,其误分率为8.41%。     

基于EXG因子的水稻秧苗图像分割

针对水稻稻田图像中秧苗和背景分割问题,采用基于最大类间方差法(OTSU法)的分割方法,成功地把水稻秧苗像素和背景像素分割开.首先用CCD相机获取水稻插秧机插秧作业后的水稻稻田图像,选择超绿特征因子(EXG因子)将水稻秧苗RGB彩色图像转化为灰度图像,使用OTSU法计算阈值,成功地将灰度图像转变为二值图像.又采用该方法分割了20幅水稻秧苗图像,结果表明,EXG因子可以对水稻秧苗图像有效分割.     

基于颜色差异性的植物叶片病害图像分割方法

针对植物叶部病害图像的复杂性,结合植物叶部病害彩色图像的特点,提出了一种基于颜色差异性的植物叶部病害彩色图像分割方法。对采集的植物叶部病害图像,利用GrabCut算法对其进行背景分割,去除田间复杂环境背景;对其采用中值滤波和图像锐化处理,以尽可能保留图像的病害区域和边缘细节;再对处理后的图像,分别转换到基于生理特性的Lab颜色空间和YUV空间,结合Otsu方法,分别对图像的Lab灰度图及YUV空间的单通道灰度图进行二次分割;对二次分割的两幅图进行与操作,将其转换到RGB空间,即可得到最终的分割结果。利用该方法对常见的大豆、玉米、油菜、黄瓜等多种植物常见的多种叶部病害彩色图像进行了分割试验。结果表明,该方法取得了比较精确的分割图像,并且在抗噪性能、边缘细节保护和分割效率等方面也有很好的效果。     

基于支持向量机的水稻稻瘟病图像分割研究

水稻稻瘟病图像的分割是水稻稻瘟病自动分析与识别的关键环节,其分割效果直接影响后续处理。提出一种基于支持向量机的水稻稻瘟病病害彩色图像分割方法。首先选取叶子正常部分的像素点以及颜色相对复杂的病斑像素点作为负训练样本和正训练样本,提取像素R、G、B彩色分量作为特征向量,对支持向量机进行训练,然后在RGB空间利用训练好的支持向量机对待分割图像的所有像素点进行分类,实现水稻稻瘟病彩色图像的分割。为了获得最佳的分割效果,采用网格搜索法对径向基核函数下的不同核参数分割效果和性能进行比较与分析,确定最佳模型参数。利用此模型进行水稻稻瘟病图像分割实验,获得较好的分割精度,结果优于最大类间方差分割算法。     

基于马氏距离的小麦彩色图像无监督分割研究

为了实现小麦彩色图像的自动分割,通过采集大田环境下6个品种的小麦图像样本,基于RGB颜色空间,采用马氏距离对图像的像素进行分类,并构建一个无监督分割模型.结果表明,该模型可以快速的分离出小麦图像与背景图像,与有监督的分割方法的分割效果相当,差异性在19%以下,可以应用于大田环境下小麦群体图像的自动分割.     

小麦麦穗几何表型测量的精准分割方法研究

[目的]小麦麦穗表型获取涉及麦穗到籽粒不同几何尺度的参数精确测量,本文针对麦穗籽粒图像分割粘连现象,研究达到像素级别的精准分割算法,并基于该方法给出籽粒的基本几何参数。[方法]田间随机采集小麦麦穗,对采集的麦穗标本获取表型信息并采集图像,进行数据增广和标注,构建1个包括深度残差网络(deep residual network,Res Net)、区域建议网络(region proposal networks,RPN)和全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)的实例分割算法Mask R-CNN,对训练集图片进行迭代训练获得模型。[结果]测试集测量结果表明,在测试麦粒上获得的籽粒像素测量平均精度(averageprecision,AP)值为0.85,F_1(F_1-measure)值为0. 830,对麦穗长度测量穗长的平均绝对误差为3. 30 mm,平均相对误差为3.40%,宽度测量的平均绝对误差为0.72 mm,平均相对误差为4.10%,综合测量误差为3.75%,试验结果显著优于最大类间方差法(OTSU)以及全卷积网络。通过对特征提取网络层数的修改在处理速度上达到4.26 FPS(frames per second),对比FCN处理速度提升了8.5倍。[结论]利用Mask R-CNN分割方法得到1个对整株麦穗和单个籽粒进行目标定位、目标检测和实例分割为一体的端到端、像素级的分割模型,可以对麦穗及部分籽粒进行精确的几何表型测量。     

小麦赤霉病适期用药试验简报

为探索防治小麦赤霉病的有效用药适期,进行了两种不同药剂的适期用药试验。结果发现,预防小麦赤霉病的关键期是小麦扬花期;影响小麦赤霉病流行的最关键因素是小麦扬花期的温度、湿度。     

基于多颜色空间分割的温室环境视觉导航路径信息提取

针对温室小范围复杂作业环境中的农作机器人视觉导航路径信息的提取方法进行研究。该方法首先对红、绿、蓝(red、green、blue,简称RGB)颜色空间各分量算子重新组合比较,在HSI(hue-saturation-intensity)色彩空间对不同光照条件下各分量的均值和标准差进行比较,对图像的RGB空间的各分量作差得到(G-B)、(R-B)差值图像,再对G-B、R-B差值图像和H分量图像用最大类间方差法(OTSU)分别进行最优阈值分割,然后再合并、滤波,将植物从背景中分离,最后用优化后的Hough变换进行植物行中心线的提取从而确定导航路线。结果表明,该方法能去除杂草和降低光照条件的影响,很好地适应复杂的温室环境,能准确分割和提取农作物行中心线,算法简单,实时性、鲁棒性强。     

支持向量机和最大类间方差法结合的水稻冠层图像分割方法

针对田间多变光照强度给水稻冠层图像分割带来的难题,探讨了一种基于支持向量机(SVM)和最大类间方差法(OTSU法)相结合的水稻冠层图像分割算法。首先,从不同光强条件下的水稻冠层图像中采集代表性水稻和背景像元构建训练图像S1和S2,通过分析水稻S1和背景S2两类图像在RGB色彩空间中R、G、B色彩特征值的分布频率,rgb(标准化RGB)色彩空间中r、g、b色彩特征值的分布频率,CIE L*a*b*色彩空间中L*、a*、b*色彩特征值的分布频率,以及HSV色彩空间中H、S、V色彩特征值的分布频率,筛选出具有明显双峰特征的g、a*、b*和S作为关键色彩特征;然后,在由g、a*、b*和S色彩特征构成的多维色彩空间中采用支持向量机学习算法获得分隔水稻和背景像元的优化超平面Z(Z=0.421g+0.753 a*+0.152 b*+0.051S+0.085);最后,计算水稻冠层图像中每一像元的Z值,并用最大类间方差法计算分割阈值Z_t,从而实现水稻冠层图像分割。为了评价该分割方法,以90幅不同光强(阴天、多云和晴天)条件下采集到的田间水稻冠层图像作为测试图像,并以常用的ExGOTSU分割方法作为对比,分析该分割方法的分割精度和光强稳健性。结果表明,Ex GOTSU方法的精确度显著受光强条件影响,随着光强强度的提高而显著降低,光强稳健性差;该研究所提分割方法对阴天、多云和晴天条件下水稻冠层图像的分割误差为7.30%、8.72%和8.98%,分割精确度较高,且具有良好的光强稳健性。因此,该基于支持向量机和最大类间方差法相结合的水稻冠层图像分割方法具有较高的分割精度和光强稳健性,可为田间多变光照条件下水稻冠层图像精准分割提供技术参考。     

基于RGB彩色模型的草莓图像色调分割算法

针对目前草莓采摘机器人草莓图像分割运算量大、耗时多等问题,根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,提出了一种在RGB彩模型中进行草莓图像色调分割的方法。该方法无需彩色模型转换,时间复杂性能较Lab彩色模型下a通道阈值分割算法与BP神经网络分割算法优越。对该算法进一步改进后,只需加减运算,无需乘除运算。试验结果表明:该算法能很好地实现成熟草莓果实与图像背景的分离,并较好的保存草莓轮廓信息,分割效率>85%;进一步对分割后的图像进行形态学处理,如膨胀、腐蚀等,有效消除了孔洞现象。     

基于多元岭回归估计小麦种植密度

种植密度对小麦产量影响较大,合理的种植密度对提高小麦产量具有重要意义。因此,快速、准确的估计小麦种植密度显得尤为关键。提出一种基于多元岭回归估计小麦种植密度的方法。首先,将获取的彩色麦苗图像从RGB颜色空间转到 Lab颜色空间,利用改进的K-means聚类算法对麦苗进行分割。然后,选取已知种植密度的50幅麦苗图像作为训练样本进行标准化,获得标准化麦苗图像的面积特征、轮廓特征和LBP纹理特征,将这3个特征参数和已知的麦苗密度作为训练输入,利用多元岭回归得到麦苗密度与特征参数间的函数映射关系。最后,对要测试的麦苗图像,按照上述步骤进行处理,求出测试麦苗图像的3个特征参数作为输入,代入映射函数得到测试麦苗图像的密度值。结果表明,该方法在估计4个不同品种小麦种植密度时,田间麦苗单幅图像中小麦种植密度的估计平均精度达到93.99%,平均相对误差为6.01%,对比已有估计小麦种植密度的方法,该方法估计精度显著提高。     

基于改进K-means算法的冬小麦覆盖度提取研究

为快速、精准地提取冬前分蘖期冬小麦覆盖度,提出了一种基于改进K-means算法的冬小麦覆盖度提取方法。首先将冬小麦图像转换到Lab色彩空间,其次利用蜉蝣算法（Mayfly Algorithm, MA）获取K-means最优初始聚类中心,并用马氏距离代替欧氏距离进行算法改进,最后利用分割得到的二值图像计算冬小麦覆盖度。结果显示,该方法的平均分割精度和平均处理时间分别为94.66%和2.03 s,与过绿指数（excess green,EXG）自适应阈值分割和基于粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）的K-means(PSO-K-means)分割相比,分割精度分别提高了12.04%和4.18%,处理时间分别减少了2.26和2.94 s。该方法分割效果优于EXG和PSO-K-means分割方法,可用于提取冬小麦覆盖度。     

氰烯·戊唑醇不同用药时间和次数对小麦赤霉病及DON毒素的管控效果

扬花初期是防控小麦赤霉病的最佳时期,为了探索错过扬花初期用药补防对小麦赤霉病和毒素的管控效果,本试验选择姜堰地区存在的13个小麦品种,用48%氰烯·戊唑醇SC进行赤霉病防控,通过扬花初期漏防6天后补防1次和扬花初期用药1次、扬花初期用药2次3种方式,对各品种小麦赤霉病防效和DON毒素控减效果进行比较。结果表明：错过扬花初期6天后用48%氰烯·戊唑醇补防1次,对各品种赤霉病的平均病穗率和病指防效、DON毒素控减效果比扬花初期防治1次分别低15.87%、21.25%、35.48%,比扬花初期用药2次分别低39.79%、44.87%、66.84%。赤霉病最适首次防治时间是扬花初期,扬花初期漏防6天后补防1次,对赤霉病和DON毒素的管控效果较差,坚持扬花初期+6天后两次用药效果最好,在各个品种中该趋势表现一致。     

基于超像素分割的田间小麦穗数统计方法

【目的】 小麦穗数是产量构成的重要因素。通过图像处理技术快速准确地统计小麦穗数,为作物长势监测和产量估测提供重要依据。【方法】 本研究以经氮肥梯度处理后不同长势的小麦为研究对象,首先,通过简单线性迭代聚类算法（simple linear iterative cluster,SLIC）对田间小麦图像进行超像素分割的预处理;提取并分析图像的部分颜色特征参数,选择适宜的颜色特征参数训练分类器;选择准确率最高的分类器对图像进行分类处理,识别麦穗。其次,对麦穗识别结果进行二值化;经腐蚀、膨胀等一系列形态学计算提取麦穗主体并进行区域统计;提取麦穗骨架,检测骨架角点数,结合角点数与区域统计结果计算小麦穗数;最后,通过线性回归分析方法验证了无氮（0）、低氮（1/2常规施氮量）、正常氮（常规施氮量）、高氮（2倍的常规施氮量）4个氮水平麦穗统计结果。【结果】 （1）利用超绿值（E_g）和归一化红绿指数（D_gr）作为分类特征可以有效地识别麦穗、土壤和叶片;（2）相较于直接基于像素进行图像处理,经超像素分割处理后麦穗识别结果更理想,识别出麦穗主体清晰,形态更为完整;（3）经比较,高氮水平下小麦长势较好,穗数统计准确率最高,为94.4%,无氮水平下小麦长势较差,穗数统计准确率最低,仅为81.9%;排除无氮情况后,长势较均匀的氮水平混合样本中麦穗计数准确率达到92.9%,相较于长势差异较大的混合样本准确率提高了8.3%。【结果】 在一般环境下,利用超像素和颜色特征的麦穗自动统计方法可以快速准确地对大田小麦进行穗数计算,长势过弱以及差异过大区域不推荐使用,研究结果为小麦大田估产提供了新的参考。     

复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,从而得到棉花叶片分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)分割准确率分别达到92.39%、93.55%、88.09%,总体平均分割精度为91.34%,并与传统K均值算法比较,总体平均分割精度提高了5.41%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像实现准确分割,为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。     

基于RGB颜色相似度的成熟草莓图像分割

针对复杂背景下的成熟草莓图像,提出了一种基于RGB颜色相似度的成熟草莓图像分割算法（CS\|BASED RSIS）。首先提取成熟草莓区域,确定成熟草莓的主颜色,然后遍历待分割的图像,求出每个像素点相对于主颜色的颜色比和相似度,进行颜色相似度的阈值分类,最后经多次膨胀和去除小面积对象的数学形态学处理,输出分割结果。试验结果表明,在无粘连无遮挡、无粘连有遮挡、有粘连有遮挡3种复杂环境下,与OTSU等图像分割算法相比,CS\|BASED RSIS算法不仅能达到更好的分割效果,而且平均分割时间仅为0965 s,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。