基于颜色特征的番茄图像分割算法的研究

图像分割是实现田间番茄机器识别的关键部分。根据采摘番茄目标与背景在颜色特征上的差异性,对田间采摘番茄的图像分割算法进行了研究。通过分析比较各种方法的分割效果和所耗费的时间可知,大律分割法具有较好的分割效果,但其在实际应用过程中却存在着一定的问题。针对出现的问题,对该方法进行了相应的改进。研究表明,改进后的大律分割法能较好地处理田间采摘番茄的图像,为进一步采摘识别提供了条件。     

基于改进PCNN的番茄植株夜间图像分割算法

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。     

基于像素级融合的小波变换红外图像算法研究

针对单一红外图像噪声干扰大的问题,提出一种利用多幅红外图像在时间和空间上的互补信息基于像素级融合的小波变换算法,提升红外图像的信噪比.通过特征提取对原始红外图像进行像素级融合,得出该方法在提升缺陷信号可视效果的同时会放大噪声.将融合后的图像再进行小波变换处理,滤除噪声干扰后可使图像的信噪比由4.75dB提升至15.59...     

基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法

以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。     

基于分水岭和改进MRF的马铃薯丁粘连图像在线分割

针对马铃薯丁粘连图像分割问题,提出一种融合分水岭和改进马尔科夫随机场（MRF）的分割方法。分水岭方法可以将粘连图像分割为若干一致性较好的区域,恰好有利于MRF进行标记,同时,针对实际应用中区域势团势能不一致的情况,通过改进势函数确定MRF的条件概率,使其在全局上具有一致性,从而解决粘连分割问题。用分水岭方法对图像进行初始分割,将图像转化为块状表示。综合考虑初始分割区域的相对高度和面积,用改进的MRF标记正确分割区域和过分割区域。计算过分割区域与邻域的紧密度,选择紧密度最大的邻域并与之合并。试验结果表明,该方法在继承了分水岭方法优点的前提下,解决了过分割的问题,正确率为95%。     

苹果夜视图像小波变换与独立成分分析融合降噪方法

对不同人工光源辅助下采集到的夜视苹果图像,通过噪声分析,判定苹果夜视图像的噪声以高斯噪声为主,并混有部分椒盐噪声。针对高斯噪声去除难题,将小波变换(Wavelet transform,WT)与独立成分分析(Independent component analysis,ICA)理论引入夜视图像的处理系统,为了最大程度地降低噪声污染,提出WT-ICA融合降噪方法。通过仿真实验,结果表明融合降噪效果较为理想。为了更好地评价夜视图像的降噪效果,以自然光下的图像为参照基准,提出相对峰值信噪比(Relative peak signal-to-noise ratio,RPSNR)的概念。对所采集到的不同的夜视图像进行多次重复实验,结果表明,从视觉上看WT-ICA降噪方法得到的低噪图像噪点明显减少;从RPSNR看,WTICA得到的低噪图像,分别比原始图像、小波软阈值降噪、ICA降噪方法平均提高29.94%、8.09%、7.54%;白炽灯下的图像处理后的RPSNR最高,适合作为人工光源。WT-ICA融合降噪方法通过连续处理,排除夜视图像的噪声干扰,得到的低噪图像更利于进一步识别,从而为实现苹果采摘机器人的全天候作业打下基础。     

基于小波变换的农田图像光照不变特征提取算法

提出了基于小波变换的农田图像光照不变特征的提取算法。采用Retinex光照模型,对原始农田图像进行剪裁和归一化等预处理,选用Haar小波基多级分解预处理后的图像,从而得到图像的高低频成分;通过阈值法更新小波分解后的高频系数,重构获得多尺度反射模型,以提取光照不变特征;进行了光照不变特征提取和农作物航线获取试验。结果表明,该算法提取的特征图受自然光照的影响很小,且能够极大程度保留场景中的物体特征。同时,农作物航线提取在不同光照条件下均具有较高精度,航线误差在±2°以内,能够满足农机导航的精度要求。在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,该算法总耗时在300 ms以内,相机前视距离可达20 m,满足农机正常作业的实时性要求。     

RGB与HSI颜色空间下番茄图像分割的对比研究

针对番茄收获机器人视觉系统在自然光照条件下对田间成熟番茄图像进行分割的问题,研究了基于(R-G)色差特征的阈值分割方法和基于HSI颜色空间H色调的统计阈值分割方法,并对其进行了对比分析。在RGB颜色空间,首先提取了RGB彩色图像的R、G分量并做代数减运算得到色差灰度图像RG,然后对该色差灰度图像RG使用Otsu阈值法进行自适应分割;在HIS颜色空间下,统计番茄与叶子的H色调分布差异,然后对H色调灰度图像进行阈值分割。通过大量试验表明:基于(R-G)色差特征的阈值分割方法能够实现自适应阈值处理,能对不同自然光照强度下的生长状态为相互分离的多目标番茄图像进行有效分割;同时,对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性,其性能大大优于基于HSI颜色空间H色调的统计阈值分割。     

桃子表面缺陷分水岭分割方法研究

水果表皮缺陷的有效检测是水果自动化无损检测重要的部分,并且表皮缺陷的准确分割是对缺陷果准确分级的前提,也有助于缺陷果的分类识别。然而,通常水果表面具有较大的曲率变化,这种变化的曲率导致水果表面对同一入射光源照度反射的不均,进而影响缺陷区域的准确分割。本研究以平谷大桃为例,提出采用基于形态学梯度重构和内外标记的分水岭算法对水果表面缺陷进行分割。首先,提取R通道图像,采用NIR图像构建掩模模板并对R通道图像去背景;随后,去除背景后的图像进行形态学梯度变化获取梯度图像,并对梯度变化后的图像进行梯度重建以去除水果表面的细小噪声;接着,对重建后的梯度图像进行形态学标记运算获取标记图像;然后,采用标准分水岭算法实现缺陷的准确分割。对正常果、刺伤果、裂果、黑斑果、虫咬伤果、腐烂果和疤伤果7种表皮类型样本共计525幅图像检测结果表明,能够获得96.8%识别率。实验证明,基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭算法能够有效用于桃子表面缺陷的分割,并不会受到桃子表面光照不均的影响。     

基于分块阈值和边缘检测的叶片分割算法

针对复杂的植物叶片图像,提出了一种分块阈值、边缘检测相结合的图像分割算法。首先,根据预先确定的子块的大小,把整幅图像划分成若干数目的子块,对每个子块用大津法进行分割,把分割好后得到的子图像拼接起来形成目标图像;然后,用改进的Sobel边缘算子对原图像进行边缘提取分割;最后,把分块阈值得到的结果与边缘检测得到的结果结合起来得到较优的结果;在此基础上再进行腐蚀、填洞等形态学操作,得到最终的分割结果。实验表明:与传统的分块阈值、边缘检测相比较,此算法的抗噪性较好,细节上分割得也较为清楚,具有较好的分割效果。     

基于提升小波和分形的苹果树多源图像融合算法

针对可见光图像与近红外图像特点,提出了一种基于提升小波和分形的多源图像融合方法。首先将已配准的多源图像分别进行提升小波分解,在各层的低频部分用分形维加权平均融合,高频部分用区域交叉信息熵和能量特性融合;再通过提升小波重构得到融合图像。利用苹果树可见光图像和近红外图像进行了实验,实验结果表明,融合后的图像符合视觉特性,综合性能优于传统小波变换融合方法,有利于对图像作进一步分析、理解和识别。     

计算机视觉系统下缺素番茄叶片彩色图像研究

基于计算机视觉系统分析研究缺素番茄叶片的色彩图像,可以准确提取出缺素番茄叶片色彩图像的特征。对当前缺素番茄叶片色彩图像特征提取中,可以运用计算机视觉,优化设计图像处理软件,依据番茄叶片颜色特征来完成缺素番茄叶片的识别。实验表明:基于计算机视觉系统,优化设计缺素番茄叶片色彩图像特征提取软件,可提升缺素番茄叶片色彩图像分析精度(提升32.0%),准确判断提取缺素番茄叶片图像的特征。基于计算机视觉系统,进行缺素番茄叶片的色彩图像特征提取,有效提高了缺素番茄叶片色彩图像分析精度,可在实践中推广应用该技术。     

基于非抽样Shearlet变换的红外与可见光图像融合方法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非抽样Shearlet变换(NSST)的融合算法。首先对源图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;然后,在局部区域结构相似度的基础上,采用基于局部区域能量的方法选择融合图像的低频子带系数;基于脉冲耦合神经网络(PCNN)对带通方向子带空间频率(SF)的响应而得到的点火次数选择融合图像的带通方向子带系数,得到融合图像的NSST系数;最后经过非抽样Shearlet逆变换得到融合图像。实验结果表明:与其他5种相关的融合方法相比,该方法可获得具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。     

基于迁移学习的温室番茄叶片水分胁迫诊断方法

为实时诊断番茄叶片水分胁迫程度,提出一种叶片水分胁迫程度的诊断方法,该诊断方法包括2部分：叶片分割和水分胁迫程度分类。采用以ResNet101为特征提取卷积网络的Mask R-CNN网络对背景遮挡的番茄叶片进行实例分割,通过迁移学习将Mask R-CNN在COCO数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片的实例分割,保留原卷积网络的训练参数,只调整全连接层。利用卷积网络提取的特征,可将番茄叶片分割视为区分叶片与背景的一个二分类问题,以此来分割受到不同水分胁迫的番茄叶片图像。利用微调后的DenseNet169图像分类模型进行叶片水分胁迫程度分类,通过迁移学习将DenseNet169在ImageNet数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片水分胁迫程度的分类,保持DenseNet169卷积层的参数不变,只训练全连接层,并对原DenseNet169全连接层进行了修改,将分类数量从1.000修改为3。试验共采集特征明显的无水分胁迫、中度胁迫和重度胁迫3类温室番茄叶片图像,共2000幅图像,建立数据集,并进行模型训练与测试。试验结果表明,训练后的Mask R-CNN叶片实例分割模型在测试集上对于单叶片和多叶片的马修斯相关系数平均为0.798,分割准确度平均可达到94.37%。经过DenseNet169网络训练的叶片水分胁迫程度分类模型在测试集上的分类准确率为94.68%,与 VGG-19、AlexNet这2种常用的深度学习分类模型进行对比,分类准确率分别提高了5.59、14.68个百分点,表明本文方法对温室番茄叶片水分胁迫程度实时诊断有较好的效果,可为构建智能化的水胁迫分析技术提供参考。     

一种基于小波阈值的图像去噪方法研究

在印刷品质量检测系统中,采集来的图像不可避免会出现噪声。针对这种情况,本文提出了基于小波阈值的图像去噪方法。该方法首先对噪声图像进行小波变换得到小波系数矩阵,硬阈值化后,对阈值化后的小波系数矩阵逆变换。得到去噪图像。实验结果表明,该方法比中值滤波具有更好的去噪效果。     

基于小波变换和BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演

自然农田生态系统中,农作物的各种生化参数受重金属污染胁迫后虽表现异常,但其特征往往极为微弱,极不稳定。利用处理非稳定信号方法中常用的信号处理方法——小波分析法(Db-5),对水稻的光谱反射率数据进行处理,有效提取光谱信号中受重金属污染胁迫而潜藏的一些突变弱信息。利用Db-5小波基进行小波变换,从中选取具有异常光谱特征的奇异点,利用奇异点对应波段(716、745、766 nm)的光谱反射率构建反向传播(BP)神经网络模型,对水稻冠层4种重金属含量进行反演。将利用模型得到的预测值与实测值进行相关性分析,结果表明,基于BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演模型对于实验区镉、铅、汞、砷4种重金属胁迫,具有良好的反演效果。     

一种基于小波包变换和有效值算法

近年来，随着科技的迅猛发展，各种敏感电力电子设备在工业中的应用越来越广泛，使得电压暂降与中断已上升为最严重的电能质量问题。对电压暂降扰动发生、恢复时刻和暂降幅值的检测是电压暂降补偿首先要解决的问题。在对现有的电压暂降检测方法进行仔细的研究和比较后，提出一种将小波包变换和有效值算法相结合的电压暂降检测方法，利用这种方法可以更加准确、简洁地检测出电压暂降扰动。利用小波包变换理论实现了电压暂降的精确定位和消噪处理，其消噪效果优于小波变换；利用有效值算法快速、直观地实现了电压暂降幅值的检测。仿真结果验证了该方法的有效性。