基于K_means硬聚类算法的葡萄病害彩色图像分割方法

为了提高植物病害图像的分割精度与效果,根据植物病害症状及图像的特点,提出了一种基于K_means硬聚类算法（HCM）的葡萄病害彩色图像非监督性分割处理方法。该方法是在L*a*b*颜色空间模式下利用ab二维数据空间的颜色差异,以平方欧式距离作为像素间的相似度距离、以均方差作为聚类准则函数对颜色进行二分类聚类,并通过数学形态学运算对聚类结果进行校正。利用该方法对3种葡萄病害彩色图像进行分割的结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中分割出来,对葡萄病害彩色图像的分割处理比较理想,鲁棒性好,分割准确率     

基于数学形态学的相接触草莓果实的分割方法及比较研究

多个草莓在田间经常相互接触。为了便于机器人的自动化采摘,需将相接触的多个成熟草莓果实分开,并给出各个草莓的重心坐标。基于数学形态学的方法,研究了两种针对这种较复杂情况的成熟草莓果实分割的方法,即聚类快速分割法和分水岭区域分割法。首先对成熟草莓果实和背景使用BP神经网络方法进行分割,然后进行灰度化、二值化、孔洞填充等初步处理,最后分别利用聚类快速分割法和分水岭区域分割法分割相接触成熟草莓果实图像。两种分割方法可分别得到两个果实区域,通过对这两个区域计算重心即可为机器人采摘提供重心数据。结果表明,两种分割方法都能将相接触区域分开,各有优缺点和适用性。     

用彩色图像识别田间洋葱和杂草的研究

减少化学产品（化肥、农药等）的用量，是精确农业的主要目标之一。人们力图通过图像分析，测量田间一些地块的杂草和作物的比例并确定杂草的位置，但是在彩色图像里，作物叶子和杂草叶子的交叉给计算机区分它们带来了困难。文中针对两种不同情况，提出了两种不同的识别方法。一种方法是针对没有作物叶子和杂草叶子交叉的情况，另一种方法是针对有某些交叉的情况提出的。前一种方法计算时间短，后一种方法需要大量计算。还提出在图像分割过程中，用不同特征法和两步法进行区域合并的模式，其不同特征包括：区域像素各颜色成分的平均值，区域边界的比值和区域的形状。     

用彩色图像识别田间洋葱和杂草的研究

减少化学产品(化肥、农药等)的用量,是精确农业的主要目标之一。人们力图通过图像分析,测量田间一些地块的杂草和作物的比例并确定杂草的位置,但是在彩色图像里,作物叶子和杂草叶子的交叉给计算机区分它们带来了困难。文中针对两种不同情况,提出了两种不同的识别方法。一种方法是针对没有作物叶子和杂草叶子交叉的情况,另一种方法是针对有某些交叉的情况提出的。前一种方法计算时间短,后一种方法需要大量计算。还提出在图像分割过程中,用不同特征法和两步法进行区域合并的模式,其不同特征包括：区域像素各颜色成分的平均值,区域边界的比值和区域的形状。     

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。     

基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法

生猪图像分割为生猪行为特征提取、参数测量、图像分析、模式识别等提供易于理解和分析的图像表示,准确有效的生猪图像分割是生猪行为理解和分析的基础.针对传统Graph Cut算法分割精度差、分割效率低及不能准确分割特定目标的问题,该文结合交互分水岭算法,提出基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法.采用交互分水岭算法对图像进行区域划分,划分的各个区域块看作超像素,用超像素替代传统加权图中的像素点,构造新的网络图替代传统加权图,重新构造能量函数以完成前景背景的有效分割.试验结果表明:该方法峰值信噪比平均范围为[30,40],结构相似度平均范围为[0.9,1],两种评价准则的结果与主观评价一致,图像分割质量、精度得到明显提升;平均耗时缩短到传统GraphCut算法的33.7％,提高了分割效率;在复杂背景、噪声干扰、光照强度弱等条件下可以快速分割出特定目标生猪,具有较高鲁棒性.     

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。     

农田图像绿色植物自适应分割方法

为了适应不同农田地块自然图像颜色特征固有的差异性,从土壤背景中准确分割出各种绿色植物目标,设计了一种自适应分割方法。首先利用初始有标签训练样本获得支持向量机分割模型,然后根据K均值聚类算法自动从待分割图像中提取无标签训练样本,与有标签训练样本组成混合训练样本集。而后在混合样本集基础上,使用直推式支持向量机训练方法得到新的有标签训练样本集,挖掘出待分割图像颜色特征的分布信息。最后,利用这些新的有标签样本在线自适应更新分割模型。农田图像试验结果显示,该方法可以提高分割模型的针对性,有效地增强了分割过程适应农田自然图像颜色特征差异性的能力。     

基于机器视觉的小麦害虫分割算法研究

农业病虫害的自动识别是精准农业研究方向之一。以小麦蚜虫为例，运用机器视觉技术对非特定场景下害虫的分类和分割算法进行了研究。在分类上，训练了SVM分类器和基于k-均值聚类的分类方法。比较得出，SVM分类器和k-均值聚类算法在处理精度和速度上各有优势；在分割上，运用合并和分裂相结合的区域生长算法分割害虫和叶片，进行自动识别。分析表明，该算法对害虫的分类效果好、分割识别准确率达到90．7％，速度能够满足实时处理的要求，为农业机械精准施药提供了技术上的支持。     

改进自适应分水岭方法分割棉花叶部粘连病斑

针对棉花叶部病斑相互之间存在粘连问题,该文提出了一种自适应分水岭分割方法。该方法在H-minima分水岭分割方法基础上,结合最小二乘圆法误差理论,对图像中每个连通分量进行最小二乘圆拟合,并计算最小二乘圆误差值,通过最小二乘圆误差值大小判断每个连通分量的轮廓不规则度,针对不同轮廓不规则度确定H-minima变换的极小值阈值,根据不同极小值阈值实现棉花叶部粘连病斑的分水岭分割。不同数量粘连病斑分割试验结果表明:该方法实现了棉花叶部粘连病斑数量从2个粘连至5个粘连病斑的自动分割,分割准确率为91.25%,平均运行时间为0.088 s。不同分割方法对比结果显示:该方法能实现对棉花轮纹病、褐斑病、炭疽病、叶斑病和棉铃疫病共5种病害的粘连病斑自动分割,并将距离分水岭分割方法、梯度分水岭分割方法、标记分水岭分割方法、Chan-Vese方法、高斯混合方法与该文方法比较,正确分割率分别为67.8%、36.4%、83.7%、70.3%、82.1%、93.5%,该方法优于其他5种分割方法,有效抑制了过分割问题;在复杂背景、光照不均匀、病斑大小不一致等复杂条件下,该文方法也能较好地实现粘连病斑的分割。该方法不仅能对棉花叶部粘连病斑自动分割,也能为其他作物叶片粘连病斑分割提供参考。     

改进有序聚类方法在水文分析中的应用

结合改进的有序聚类方法对朝阳地区水文非一致性进行分析,并对其影响贡献量进行定量分离.结果表明:朝阳地区年最大降水受气候变化影响,呈现一定的非一致性.年最大径流受人类活动及气候变化的综合影响,非一致性变化显著,其中降雨影响占比为43％,下垫面影响占比为32％,涉水活动影响占比为25％.     

不同生长状态下多目标番茄图像的自动分割方法

将自然生长状态下的成熟果实从复杂背景中识别出来并确定其空间位置,是实现果实采摘作业智能化的基础。该文针对在自然光照条件下多个番茄自然生长状态为相互分离、靠拢或重叠以及被枝叶部分遮挡的情况,研究了一种成熟番茄图像的自动分割方法。该方法利用RGB颜色空间下番茄图像中目标与背景的(R-G)灰度值存在明显差异的特点,首先使用Otsu法对番茄的RGB彩色图像的色差灰度图像(R-G)进行动态阈值分割,然后对番茄的R分量灰度图像应用基于形态重建的受控标记分水岭算法搜索靠拢或重叠番茄的分界线,最后对前面两次运算的结果作交集运算得到最终分割的二值图像,将番茄从背景中分割出来。通过100幅番茄图像进行试验表明,该方法不仅能对自然光照条件下不同生长状态的多目标番茄图像进行有效分割,而且对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性。     

水果轮廓特征提取的Zernike矩分水岭分割方法

果实轮廓特征的测量提取是了解水果等农作物发育过程中内部生理生态变化的重要手段。该文提出了一种基于Zernike矩边缘检测的分水岭算法,并将该算法应用于葡萄果粒的轮廓特征提取。与传统的标记驱动分水岭算法相比,该算法利用Zernike矩边缘检测避免了标记对于轮廓的破坏,较好的保护了目标轮廓,从而减少了后续处理,提高了检测效率。最后,将用该算法所得到的轮廓和用传统的标记驱动分水岭算法所得到的轮廓进行比较,验证了该算法的可行性。该算法具有较高的检测效率,相较传统算法提高约6.9%左右,能够满足连续提取葡萄果粒的轮廓特征的要求。该方法可用于实时检测葡萄果粒的几何特征的变化。     

基于形状因子和分割点定位的粘连害虫图像分割方法

单个害虫的分割是进行害虫特征提取和识别的前提。针对害虫识别过程中出现的粘连等问题,提出了一种基于形状因子和分割点定位的害虫图像分割方法。该方法首先利用形状因子对图像中的每个区域进行粘连判定,然后对判定为粘连的区域进行逐层轮廓剥离和局部分割点的确定,接着根据局部分割点在原区域中搜索边界轮廓的两个分离点,最后连接局部分割点与分离点线段进行害虫分割。通过实验室人工随机散落桃蛀螟Conogethes punctiferalis(Guenée)和田间粘虫板诱捕梨小食心虫Grapholitha molesta(Busck)2种场景采集图像,验证算法的有效性,并与分水岭分割算法进行对比,采用分割率、分割错误率和分割有效性3项指标进行评价,结果表明:针对实验室环境下采集的2组桃蛀螟害虫图像,该文方法平均错误率为7%,约为分水岭分割方法的1/2,平均分割有效率为92.65%,比分水岭算法提高了5.7个百分点;在2组田间梨小食心虫图像分割中,该文方法平均错误率为2.24%,平均分割有效率为97.8%,分别比分水岭方法降低了4.29个百分点和提高了3.95个百分点,说明该文方法在分割准确性和有效性方面都可以获得更好的分割性能,应用于害虫多目标分割与自动识别系统中,可以有效地提高识别精度。     

基于改进的灰色聚类分析方法的区域浅层地下水水质综合评价研究

采用改进的灰色聚类分析方法对辽宁西部某区域地下水水质进行综合评价。评价结果表明:改进的灰色聚类分析方法综合聚类和排序双重特点,各指标白化权函数呈现非线性变化,解决传统方法指标白化权函数呈现单一线性变化的局限,在区域地下水水质综合评价结果合理性上好于传统方法,和区域地下水水质实际情况更为吻合。研究成果为区域地下水水质综合评价提供新方法。     

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.     

基于参数优化改进型可能聚类的遥感图像分割

可能聚类算法（PCA）和可能C-均值聚类算法（PCM）对初始值非常敏感,容易产生一致性聚类。改进型可能C-均值聚类算法（IPCM）能解决PCM的问题,然而IPCM的执行更依赖于参数。IPCM必须计算参数两次,因此聚类时间长。为了克服PCA和IPCM的缺点,进而应用于复杂的遥感图像分割,将PCA和IPCM相结合,提出了一种基于参数优化的改进型可能聚类算法（IPCAOP）。实验表明,IPCAOP在处理遥感图像分割方面明显优于模糊C-均值聚类（FCM）和IPCM。     

基于逐步改变阈值方法的玉米种子图像分割

针对图像处理中玉米计数的问题,提出了基于逐步改变阈值的分水岭变换方法。首先,对二值图像进行欧氏距离变换,合并图像中灰度值大于或者等于初始阈值的区域,并通过分水岭算法初步分割图像。为避免单粒玉米被过度分割,提取图像中单个种子区域存入结果图像。然后,判断去除单粒玉米后的图像是否为空;如果不为空,增大分割阈值并重复上述操作。最后,统计目标图像中的玉米个数。对50幅种子数目500粒左右的图像进行处理,分割正确率为97.7%,较好地解决了粘连玉米的分割问题。该方法已成功应用于基于机器视觉的玉米计数。     

基于烤烟透射特征的烟叶图像分割研究

在专门设计的灯箱中拍摄烤烟烟叶的反射和透射图像，对这两类图像分别以3×3像素矩阵作为区域对象采样，统计比较了烟叶、背景两区域的RGB属性特征，发现透射图像烟叶区域绝大多数像素的蓝色属性等于零，少数像素的蓝色属性大于零，并在采样矩阵中呈不连续分布， 矩阵内9个像素蓝色属性的相对标准偏差(RSD)或等于零，或大于100％。研究采用该特征作为依据，对烟叶透射图像进行了区域统计法分割。结果表明分割精度高于点统计法，每片烟叶像素数平均高出0.65％，较好地保留了目标图像的原始特征信息。该研究提出的图像分割方法有利于提高分割结果的可信度，为利用烟叶透射特征进行后续研究奠定了基础。     

改进Otsu算法与ELM融合的自然场景棉桃自适应分割方法

针对动态行进过程中拍摄的自然棉田场景图像的棉桃分割问题,提出了一种改进的自适应优化分割方法。首先利用改进的Otsu分割算法定位棉桃区域,对棉桃和背景区域像素点的RGB值分别采样;将样本用于训练ELM(extreme learning machine)分类模型;把图像分割转化为像素分类问题,用分类模型对棉桃图像进行像素分类以实现棉桃图像的分割。对晴天和阴天场景下自然棉田的图像进行了算法验证,能正确分割棉桃并定位棉桃位置,实现了非结构光环境下对棉桃的无监督的采样和分割定位,每幅图像的平均分割时间为0.58 s,晴天和阴天状况下棉桃的平均识别率分别达到94.18%和97.56%。将该算法与经典分类算法SVM(support vector machine)和BP在增加纹理特征和采用RGB特征的情况下进行对比,并分析了该算法在分割速度和识别率上都有较大优势的原因。试验证明该算法在棉桃分割中有很好的实时性、准确性和适应性,可为智能采棉机的棉桃识别算法提供参考。