基于同态滤波和K均值聚类算法的杨梅图像分割

针对自然环境下光照不均杨梅果实分割效果不理想问题展开研究。应用同态滤波算法对HSV（色调hue,饱和度 saturation,亮度value）颜色空间下杨梅图像V分量进行亮度增强,以补偿光线。而后针对彩色杨梅图像的颜色特征,结合Lab（L（亮度Lightness）,a（色度chromaticity,+a表示红色,?a表示绿色）,b（色度 chromaticity,+b表示黄色,?b表示蓝色）颜色空间a、和b分量的特点,应用K均值聚类算法在Lab颜色空间中对彩色杨梅图像进行分割。为了验证该算法的有效性,在100余幅图像中选用15幅因光照不均和生长状态不同而存在不同程度阴影影响的杨梅图像,进行了3组比较试验,先采用K均值聚类算法对光线补偿去除阴影前后的杨梅图像分割结果进行比较;接着,采用基于色差2*R-G-B自适应灰度阈值分割算法和K均值聚类算法2种不同分割算法对去除阴影后的杨梅图像分割结果进行比较;最后,与基于灰度变换法、直方图均衡化方法的图像增强法去除阴影的效果进行对比。试验结果表明,该文算法的分割误差、假阳性率、假阴性率平均值分别为3.78%,0.69%和 6.8%,分别比光线补偿前降低了21.01,12.79 和21.14个百分点;与基于色差（2*R-G-B）自适应灰度阈值分割算法相比,分割误差、假阳性率、假阴性率这3个指标的性能平均提高了12.93,1.45和7.11个百分点;与基于灰度变换法图像增强法比较表明,分割误差、假阳性率、假阴性率平均值分别降低了32.94 ,6.85 和29.65个百分点,与直方图均衡化图像增强法相比,这3个值分别降低了24.92,6.12和33.06个百分点。通过试验结果图的主观判断和评价指标的定量分析,验证了该算法能有效地分割出杨梅目标,保证了杨梅目标在颜色、纹理和形状方面的完整度,研究结果为研究采摘机器人进行杨梅等果实的分割和识别提供参考。     

基于K-means聚类的植物叶片图像叶脉提取

植物的叶片是植物最基本、最主要的生命活动场所。叶脉的提取与分析对叶片和整株植物结构的分析有一定的应用价值。该文提出一种基于K-means聚类(clustering)的叶脉提取算法。该算法首先对叶片图像的HSI彩色空间中的I信息进行K-means聚类处理,根据聚类的结果提取叶片边界,并将叶片图像分为受光均匀和受光不均匀的2类。对于受光均匀的叶片图像在聚类结果中直接提取叶脉,而受光不均匀的叶片图像则需去除部分叶肉后再进行一次K-means聚类提取叶脉。结果表明:该算法能有效地降低叶脉提取的错分率。     

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.     

基于混沌优化K均值算法的马铃薯芽眼的快速分割

为提高芽眼分割的准确性,该文实现了基于混沌优化K均值算法的马铃薯芽眼的快速分割。K均值算法具有有效性及易于实现的优点,但是容易陷入局部最优值的缺点造成了其聚类结果的不准确。混沌系统由于其遍历性和不重复性,能够以较快的速度执行全局搜索。该文提出的算法的主要思想就是将混沌变量映射到K均值算法的变量中,用混沌变量代替其寻找全局最优值。分割试验结果表明:该文提出的算法,不仅在分割准确性上优于当下流行的K均值算法和模糊C均值算法,而且在运行时间上也更胜一筹,K均值算法和模糊C均值算法分割一幅马铃薯芽眼的图像所需的平均时间分别为2.895 5 s和3.556 4 s,而该文提出的算法仅需1.109 s。当聚类数大于3时,该文提出的算法在运行时间上受聚类数目的影响非常小,这一特点可用于其他一些适合聚类数大于3的农作物上。试验结果还表明,对于该文中的样本,最佳聚类数不宜超过3。最后,精度试验验证了该文提出的算法能够对样本中的马铃薯芽眼实现完全,无遗漏的分割,总的分割精度为98.87%,其中,对正常的马铃薯芽眼分割精度可达100%,对特殊马铃薯的芽眼分割精度为91.67%,总体分割精度较好。因此,该文提出的算法能够为后续种薯的自动切块提供参考。     

基于MFICSC算法的生菜图像目标聚类分割

生菜图像目标分割是基于图像处理的生菜生理信息无损检测的前提。为了解决因生菜富含水分使得图像采集镜头反光而导致生菜叶片图像灰度分布不均的问题,该文采用一种修正的图像灰度均衡算法对生菜图像进行灰度均衡处理,应用混合模糊类间分离聚类算法(MFICSC)进行生菜图像目标分割,使总体类间距离最大化,能够同时生成模糊隶属度和典型值,对处理噪声数据和克服一致性聚类问题均表现良好。分别采用MFICSC算法和Otsu算法进行了生菜图像目标分割对比试验,结果表明MFICSC算法具有较好的聚类准确度,效果优于传统Otsu分割算法。     

基于空间特征谱聚类算法的含噪苹果图像优化分割

为了减少噪声对苹果采摘机器人的目标识别所带来的影响,对含噪苹果图像的分割方法进行了研究。该研究设计一种针对噪声具有鲁棒性的苹果图像分割方法,首先计算苹果图像的三维空间特征点的紧致性函数,用以构造邻近点的相似矩阵实现苹果图像的去噪效果;再利用离群点矩阵拆分并由其他剩余列向量线性表示,对相似矩阵进行离群点调优实现聚类优化,进而提出基于空间特征的谱聚类含噪苹果图像分割的优化算法,旨在提高分割算法的效率和识别准确率。通过对两幅苹果图像添加不同程度的高斯和椒盐噪声（方差分别为0.01、0.05和0.1的高斯噪声和概率为0.01、0.05和0.1的椒盐噪声）进行试验,分别求出谱聚类方法、基于空间特征的谱聚类方法和该文优化方法的苹果目标图像的分割图,并计算三类方法的分割准确率。该文优化方法对于单个苹果受不同噪声影响下的分割准确率均在99%以上,对于重叠苹果的分割准确率均在98%以上,对于所选取的30幅苹果图在方差为0.05的高斯噪声和概率为0.01的椒盐噪声影响下的平均分割准确率为99.014%。结果表明：谱聚类方法受噪声的影响较大;基于空间特征的谱聚类方法的分割效果受噪声的影响较小,但在边界区域仍然有很多错分的像素;优化方法在边界区域的分割要优于基于空间特征的谱聚类方法;在设定的试验条件下,其分割结果准确率相对于基于空间特征的谱聚类方法和传统的谱聚类方法可分别提高5%～6%和9%～25%。在分割效率方面,该文优化方法的分割时间低于传统的谱聚类算法,且与基于空间特征谱聚类方法接近。研究结果为苹果采摘机器人的快速目标识别提供参考。     

基于多幅图像的黄瓜叶片形态三维重建

为了更加快速、便捷、精确和逼真地重构出植物叶片的三维形态,提出了基于多幅图像的黄瓜叶片建模方法。首先利用角点检测算法提取叶片边缘及主脉的特征点,通过结合极线约束和SIFT特征描述算子对特征点进行匹配,进而得到特征点的三维坐标;然后利用B样条曲线连接这些特征点,对叶片边缘和中脉进行拟合,再利用Delaunay三角化方法对叶片进行三角网格化;最后通过纹理映射增加模型的真实感。试验结果表明,通过该方法可以精确、快捷地重构出黄瓜叶片的三维形态,具有较强的真实感效果。     

基于改进均值漂移算法的绿色作物图像分割方法

针对绿色农作物图像背景复杂且分割难的问题,提出一种基于改进均值漂移算法的分割方法。采用均值漂移算法对图像进行平滑和分割时,带宽的选择直接影响平滑和分割的结果。传统的均值漂移分割方法需要人为地设定空域带宽和值域带宽这2个参数。该文首先根据绿色作物图像的颜色特点,提取图像的颜色指数;然后采用均值漂移算法,将图像的颜色信息与空间信息结合起来,根据作物图像颜色分布的丰富程度定义自适应空域带宽,采用渐近积分均方差来获得自适应值域带宽,对图像进行平滑滤波;最后采用 Otsu 方法将平滑后的图像分成两部分：绿色部分和背景部分。试验结果表明,该方法能够有效地分割出绿色作物,并在分割性能上明显优于常规的颜色指数方法,作物图像的错分率均小于6.5%。     

基于K-means聚类和图像分割的紫色土发生层边界识别

土壤学始于对土壤剖面及其形态特征的观察,剖面发生层的划分与发生层边界特征的描述是土壤调查的基础。实地划分发生层需要丰富的土壤学实践经验,存在主观和缺乏统一划分标准的问题。以紫色土剖面图像为研究对象,采用K-means聚类和图像分割技术,结合图像的颜色特征（CIE Lab色彩空间）和纹理特征（Entropy）识别紫色土剖面发生层边界,并与实地划分的结果进行比较。结果表明：（1）CIE Lab色彩空间的a、b通道和Entropy纹理特征,可以划分出供试剖面的主要发生层（A、B、C）和基岩（R）;（2）聚类识别的发生层数量和发生层深度与实地识别的结果基本一致;除Z2剖面的C层和Z6剖面的Ap层聚类识别与实地识别的发生层下边界深度相差较大（分别为13 cm和8 cm）外,其余发生层下边界深度相差均在3 cm以内;（3）聚类识别的发生层边界形状更为不规则,明显度更为模糊。K-means聚类和图像分割技术实现了紫色土剖面发生层边界的客观识别,可为土壤剖面智能辨识系统的开发提供科学参考。     

基于局部阈值的植物叶片图像分割算法研究

提供了采用数字图像处理方法快速分割含边框植物叶片的方法,分别采用局部阈值分割和最佳阈值分割获取二值图像,得到局部阈值分割效果较好的结论,最终得到了比较清晰的边框图像和叶片二值图像,为后续图像处理打下良好基础。     

基于彩色通道相似性图像分割方法的植物叶面积计算

为了快速、准确地测量植物叶面积,该文提出了基于彩色通道相似性图像分割的植物叶面积测量方法。该文基于彩色图像,利用像素彩色通道的相似性和自适应方法得到的阈值分割叶片区域,并分别统计叶片和参考矩形的像素数,进而计算植物叶面积。试验表明,该方法得到的植物叶片区域更准确,并且对叶片阴影、花斑等具有很强的鲁棒性,错分率为仅为1.23%,具有较高的精度。该方法是一种实用的通过拍照计算植物叶面积的方法,可嵌入到手机等移动设备中。     

基于改进K-means聚类算法的大田麦穗自动计数

单位种植面积的小麦麦穗数量是评估小麦产量和小麦种植密度的一个重要参量。为了实现高效、自动地麦穗计数,该文提出了基于改进K-means的小麦麦穗计数方法。该方法建立从图像低层颜色特征到图像中包含麦穗的一个直接分类关系,从而不需要再对图像进行分割或检测。以颜色特征聚类为基础的这种方法能够估计麦穗在空间局部区域中数量,并且在不需要训练的情况下更具有可扩展性。统计试验结果表明,该文算法能够适应不同光照环境,麦穗计数的准确率达到94.69%,超过了传统基于图像颜色特征和纹理特征分割的麦穗计数方法 93.1%的准确率。     

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。     

基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割

野外自然环境下采集的紫色土图像背景复杂,将紫色土区域从背景中分割出来是应用机器视觉对紫色土进一步分析处理的首要工作。该文提出基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割算法。该方法首先构造基于熵的相似度矩阵,从而建立基于类间方差最大化类内方差最小化准则的灰度变换优化模型,求解优化模型获得一个提升了紫色土与背景间分离特性的灰度图像。然后,构建无参的密度公式和一个中心决策度量来自动获取聚类中心,实现在密度峰值聚类算法框架下紫色土图像的自适应分割。最后,设计边界提取与区域填充的后处理算法获得完整的紫色土土壤区域图像。通过使用常规样本集、鲁棒样本集试验测试,结果显示:该文分割算法的初分割平均分割精度分别为93.45%和87.40%,比采用原始密度峰值聚类算法的平均分割精度分别提高3.16和12.47个百分点。经该文算法初分割、后处理,平均分割精度分别提高到96.30%和91.63%,平均耗时分别为0.36和0.35 s。研究结果为野外紫色土彩色图像的自适应分割提供参考。     

基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别

为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图像清晰度,对比采用灰度法和包含2、3、4或5个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,灰度法对8幅图像中红蜘蛛目标识别率平均值为29%,误判率平均值为201%,无法应用于复杂背景图像中的红蜘蛛目标识别。包含5个聚类中心的K-means聚类法对清晰度较高的图像识别率为100%,误判率为0,对清晰度较低的图像识别率为88%,误判率为0;当图像尺寸较小时,包含4个聚类中心的K-means聚类法识别效率与灰度法相当;当图像尺寸较大时,重复计算聚类中心导致识别耗时较长;基于Lab颜色空间的识别算法无法有效识别其他颜色的红蜘蛛,继续研究的方向为引入红蜘蛛形态信息以提高识别准确率和优化聚类中心的选取以降低识别耗时。