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[目的]获得自然环境下较好分割苹果图像的方法。[方法]选取苹果被遮挡(主要是叶子)、相互重叠的情况作为试验图片,采用欧几里得距离对彩色图像进行预处理,在预处理中,利用边界盒的相似性准则,提高了处理速度;对预处理的结果进行黑白(苹果和非苹果)编码,产生一副二值分割图像;最后采用数学形态学对二值化图像进行处理。[结果]有效的去除了复杂背景、目标物被遮挡、相互重叠等存在的图像噪声,去噪效果良好。[结论]算法对成熟苹果具有很好的分割效果,但不适合未成熟苹果的分割。 相似文献
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提出了基于色彩通道融合的回转窑火焰图像分割方法,由彩色火焰图像的红绿通道、红蓝通和绿蓝通道构成三幅新的图像,分别从中提取训练样本集,对三个神经网络进行训练,神经网络收敛后,各自对相应的图像进行分割,会得到三种不同的结果,采用均值、中值、模糊逻辑和神经网络四种方法将其进行融合,会得到很高的分割准确率,实验结果表明该方法是可行的。 相似文献
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茄子识别是茄子采摘机器人视觉系统的关键技术,利用Matlab软件中的图像处理函数,将在自然光照条件下拍摄的大棚中成熟茄子图像进行分割。对H、I通道分别进行自动阈值法和固定阈值法分割,将分割后二值化图像进行逻辑与运算,获得最终分割结果。去除噪音部分,使用形态滤波的开运算消除图像中其他的噪音部分。结果表明,该分割方法正确率大于91%,是一种较实用的茄子分割算法。 相似文献
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The objective of this study was to analyze the relationship of somatic cell count (SCC) with milk yield, fat and protein percentage, fat and protein yield using analysis of variance and correlation analysis in Chinese Holstein population. The 10 524 test-day records of 568 Chinese Holstein Cattle were obtained from 2 commercial herds in Xi'an region of China during February 2002 to March 2009. Milk yield, fat percentage, fat and protein yield initially increased and then dropped down with parity, whereas protein percentage decreased and SCC increased. Analysis of variance showed highly significant effects of different subclasses SCC on milk yield and composition (P〈 0.01). Compared with milk yield with SCC ≤ 200 000 cells mL-1, milk yield losses with SCC of 200 000-500 000 cells mL-1, 501000-1 000 000 cells mL-1, ≥ 1 000 000 cells mL-1 were 0.387, 0.961 and 2.351 kg, respectively. The highly significant negative correlation coefficient between somatic cell score (SCS) and milk and protein yield, milk yield and fat and protein percentage, protein percentage and fat yield were -0.084, -0.037, -0.061, -0.168, and -0.088, respectively (P〈 0.01). The highly significant positive correlation coefficients between SCS and fat yield and fat and protein percentage, milk yield and fat and protein yield, fat percentage and protein percentage and fat yield, protein yield and protein percentage and fat yield were 0.041, 0.177, 0.105, 0.771, 0.865, 0.122, 0.568, 0.318, and 0.695, respectively (P〈 0.01). There was no significant relationship between fat percentage and protein yield (P 〉 0.05). The results of the present study first time provide the relevant base-line data for assessing milk production at Xi'an region of China. 相似文献
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转K2.9基因绒山羊体细胞核移植技术体系的优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】利用体细胞核移植技术制备转毛角蛋白Ⅱ型中间丝K2.9基因的高绒质绒山羊胚胎,为绒山羊优良品种的培育提供一种全新的技术材料。【方法】以含有Neor 基因标记的K2.9 毛囊特异表达载体pcDNA3.1-K转染绒山羊胎儿成纤维细胞,经G418筛选获得转K2.9基因细胞,将获得的转基因阳性细胞与体外成熟的绒山羊卵母细胞进行核移植,并对生产的重构胚进行了体外培养。本文分别进行了激活方法、供体细胞和卵母细胞来源的筛选,且对获得的囊胚进行了PCR鉴定。【结果】(1)Iono+6-D对成年羊卵母细胞的孤雌激活效果好于A23187+6-D,显著提高了胚胎的卵裂率。(2)羔羊孤雌胚的卵裂率显著低于成年羊,但囊胚率差异不显著。(3)来自2只绒山羊胎儿的转基因成纤维细胞对核移植胚的发育没有显著影响,但2号羊的转基因细胞显著提高了融合率。(4)以羔羊卵进行核移植,显著降低了核移植胚的发育率。(5)对获得的囊胚进行PCR鉴定,成功扩增到目的基因。【结论】将K2.9 毛囊特异表达载体pcDNA3.1-K转染的绒山羊胎儿成纤维细胞作为供体细胞,核移植到成年羊卵母细胞中,以Iono+6-D进行激活,首次成功、高效地获得携带K2.9基因的绒山羊囊胚。 相似文献
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为解决木材细胞纤维图像分割中的某些图像分割不连续的现象,引入了基于形变模型(DeformableModels)的水平集(LevelSet)方法对木材细胞图像进行分割,并用Matlab实现了基于该形变模型的窄带(NarrowBand)快速算法。对针叶材和阔叶材的显微图片进行仿真试验表明,该方法适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的木材细胞图像进行快速精确分割,不但具有全局优化的能力,而且可以检测出模糊或离散状边界,对噪声也有一定的鲁棒性。 相似文献
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荷斯坦牛与新疆褐牛牛奶体细胞数对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]提高奶产量和奶牛品质.[方法]通过对荷斯坦牛与新疆褐牛16个月(2006~2009)的DHI记录资料从品种、产犊季节、产犊胎次和不同月份对体细胞数(SCC)的影响进行分析.[结果]品种、产犊胎次和不同月份对SCC影响显著(P<0.05),产犊季节对SCC影响不显著(P>0.05),荷斯坦牛SCC随着胎次的增加有升高的趋势.[结论]在同一TMR饲养方式下,荷斯坦牛和新疆褐牛牛奶体细胞数在各影响因素下对比分析,荷斯坦牛牛奶体细胞数高于新疆褐牛. 相似文献
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组织培养技术在玉米转基因育种中受到重视,而其再生能力又受遗传培养条件的影响,因而,了解玉米组织培养的培养条件已成当务之急.从基本培养基的选择、植物生长调节剂及其他添加剂3个方面,综合论述了培养条件对玉米愈伤组织的诱导和植株再生的影响. 相似文献
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日粮添加富硒益生菌对奶牛乳房炎和乳汁体细胞数的影响 总被引:1,自引:1,他引:1
将36头经产荷斯坦奶牛随机分成4组,对照组喂基础日粮,富硒益生茵(selenium-enriched probioties,Se-Pro)组添加108.2 g Se-Pro/头·天,亚硒酸钠(Na2SeO3)组添加5 mg Se/头·天,益生菌(probiotics,Pro)组添加20.8 g Pro/头·天.试验期为产前30 d至产后3个月.于试验第0,30、60、90和120 d,采血样分析全血的Se含量和谷胱甘肽过氧化物酶(GPx)活性;于产后第30、60和90 d,采乳样进行乳房炎和体细胞数(SCC)检测.结果显示,Se-Pro组和Na2SeO3组的全血Se含量和GPx活性均显著高于对照组和Pro组(P<0.05);Se-Pro组的全血Se含量和GPx活性(第30 d除外)均显著高于Na2SeO3组(P<0.05);与对照组相比,Se-Pro组、Na,SeO3组和Pro组的乳房炎乳区阳性率分别下降了35%、30%和20%;平均SCC由低到高排序为:Se-Pro组相似文献
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为了实现海南省北部县市檀香受咖啡豹蠹蛾(Zeuzera coffeae Nietner)虫害的自动识别,使用林内传感器传回的图像信息,提出一种空域与频域相结合的背景去除方法,并提取出虫害区域与健康区域。该方法首先提取出檀香树的前景部分,使用2G-B-R因子去除枝叶及边缘,在L*a*b*系统中选择合适的通道,使用Otus法和形态学运算剔除排泄物区域,并成功分割出虫害和健康区域。通过2种区域的图像在纹理方面表现出的不同,提取筛选出3种受外界因素影响比较小的特征,并在此基础上利用差异扩大法提出了"多纹理特征"的概念。使用Logistic二分类法对提取出的纹理特征及其组合、多纹理特征及其组合、主成分分析后的特征进行分类并分析,结果证明通过扩大差异得到的多纹理特征分类效果要好于单纹理特征,且使用"熵值均值-相关性均值"得到的分类精度最高,并使用系统聚类以及K-means聚类方法验证得到相同的结论,证明了所提方法的科学性。 相似文献
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树木图像分割是一种从图像中把树木与周围背景完整分离的技术,是计算机仿真学科在林业应用方面的核心内容,也是计算机视觉方向的研究热门,为林业应用提供一定的技术支持。根据树木图像含有分裂、合并、形成尖角等相对比较复杂形状的特点,首先对图像运用基于C-V模型水平集的计算,通过计算活动轮廓长度和差异量来判断迭代收敛的情况,待迭代稳定后对其进行形态学后处理操作,将某些过分割区的细密纹理和噪声剔除,从而得到全局最佳优化的图像分割效果。为彩色树木图像的分割提供一种更为有效的方法。 相似文献
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【目的】 奶牛不同胎次间生理状态具有关联性。研究旨在探究荷斯坦牛头胎患隐性乳房炎(subclinical mastitis, SCM)次数和乳中体细胞评分(somatic cell score, SCS)对2胎SCS的影响,为提高牧场奶牛2胎泌乳性能和原料乳品质提供科学依据。【方法】 收集江苏13个牛场2015—2020年荷斯坦牛同时具有1—2胎的DHI测定日记录共162 509条,先用Excel 2019对测定日记录进行前期处理和筛选,采用SAS(Ver 9.4)的混合模型探究牛场规模、采样年度、产犊季节、泌乳月、头胎患SCM次数和头胎各泌乳阶段SCS(泌乳期平均、泌乳前期、泌乳中期和泌乳后期)对2胎荷斯坦牛乳中SCS的影响,同时分析了头胎牛患SCM次数和各泌乳阶段SCS与2胎各泌乳月SCS的相关性。【结果】 牛场规模、采样年度、产犊季节、泌乳月、头胎患SCM次数和头胎不同泌乳阶段平均SCS均对荷斯坦牛2胎乳中SCS均有极显著影响(P<0.01)。其中,规模在5 000头以上的牛场SCS显著低于其他规模的牛场(P<0.05);2020年荷斯坦牛SCS显著高于其他采样年度(P<0.05);春夏季产犊的奶牛SCS显著高于其他产犊季节(P<0.05),冬季产犊的奶牛SCS显著低于其他产犊季节(P<0.05);第9、10泌乳月乳中SCS显著高于其他泌乳月(P<0.05),第2泌乳月乳中SCS显著低于其他泌乳月(P<0.05)。头胎患SCM为2次及以下的奶牛,2胎各泌乳月SCS呈现先下降后上升的趋势;头胎患3次及以上SCM的奶牛,2胎各泌乳月SCS波动较大。头胎牛泌乳期平均SCS、泌乳前期、泌乳中期、泌乳后期各为0、1、2、3时,2胎各泌乳月呈现先下降后上升的趋势;头胎泌乳期平均SCS大于3时,2胎各泌乳月SCS波动较大。整体来说,随头胎牛患SCM次数及各泌乳期平均SCS的增加,2胎牛各泌乳月SCS也逐渐升高。头胎患SCM次数及各泌乳阶段SCS与2胎各泌乳月SCS均呈极显著正相关(P<0.01),头胎泌乳期平均SCS与2胎各泌乳月SCS的相关系数最大(0.238),头胎泌乳前期SCS与2胎各泌乳月SCS的相关系数最小(0.104)。其中,头胎患SCM次数与2胎第3泌乳月SCS相关系数最大,与第10泌乳月SCS相关系数最小;头胎泌乳期平均SCS与2胎第5泌乳月SCS相关系数最大,与2胎第1泌乳月SCS相关系数最小;头胎泌乳前期平均SCS与2胎第5泌乳月SCS相关系数最大,与2胎第1、10泌乳月SCS相关系数最小;头胎泌乳中期平均SCS与2胎第5泌乳月SCS相关系数最大,与2胎第1泌乳月SCS相关系数最小;头胎泌乳后期平均SCS与2胎第5泌乳月SCS相关系数最大,与2胎第1泌乳月SCS相关系数最小。【结论】 头胎患SCM次数和不同泌乳阶段平均SCS对荷斯坦牛2胎乳SCS均有极显著影响,头胎患SCM次数及各泌乳阶段SCS与2胎牛各泌乳月SCS均呈极显著正相关。该结果为今后提高牛场2胎荷斯坦牛原料乳质量提供了参考。 相似文献
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【目的】提出一种复杂背景下重叠椭圆形叶片的分割算法。【方法】利用超绿算法将重叠叶片主
体及部分绿色背景分割出来;通过选择最大连通区域选择重叠叶片的主体,去除叶柄后利用凹点检测和凸点检
测获得叶片重合部位的凹点和叶片的尖端点;利用获得的凹点与尖端点,截取上层叶片未重叠区域的部分边缘
点并以上层叶片的两个尖端点所确定的直线作为对称轴将其翻转至重叠区域作为贪婪算法的初始点寻找重叠区
域的边缘;对获得的边缘进行平滑和凸包处理,即可获得目标叶片的边缘,从而较为正确地分割出上层叶片。
对于重叠的下层叶片,则以整个重叠叶片减去分割出的上层叶片,即可得到下层叶片未被覆盖的区域;将下层
叶片完整的一半以其尖端点形成的直线为对称轴进行翻转,即可得到下层叶片的补全图。【结果】该算法可以
实现复杂背景椭圆形重叠叶片的分割,且平均错分率在 3.0% 以下。【结论】针对复杂背景下椭圆形重叠叶片的
分割,提出结合凸点检测和凹点检测的贪婪算法可以较为准确地分割目标叶片,平均错分率在 3% 以下,即分
割准确率在 97% 以上。 相似文献
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基于邻域直方图的玉米田绿色植物图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确分割绿色植物与土壤背景,克服田间环境的复杂性,比如植物阴影、残渣的存在和光照强度变化等外界因素带来的影响,采用图像处理和支持向量机方法,以超绿特征(2G-R-B)灰度图像为研究对象,以像素点邻域组成的灰度直方图特征作为输入特征向量,通过试验选出最佳训练参数和最优邻域窗口模型。实验表明,该方法适应不同光照强度,并且可以减小噪声、植物阴影和残渣对图像分割带来的影响,得到完整的分割图像。 相似文献
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毛竹秆茎维管束结晶图像的分割 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了基于模糊推理和形态特征的图像分割算法,并综合两种算法实现了毛竹秆茎维管束横切面结晶图像的分割.在基于模糊推理算法对图像进行初次分割的基础上,应用形态特征算法对初次分割结果进行了区域标识和面积形态特征的量测,最后应用阈值分割实现了对维管束结晶区的分割.试验表明:综合应用两种算法的分割效果良好,维管束信息保存完整. 相似文献