基于CUDA的并行K-means聚类图像分割算法优化

为提高K-means聚类算法的运算速度,基于CUDA架构提出一种分块、并行的K-means算法,并采用合并访问、多级规约求和、负载均衡和指令优化等策略优化并行算法。实验结果表明,并行K-means算法的分割效果与串行K-means算法相同,但运行速度得到了极大的提高,加速比最高达到560,很好地解决了农业工程实际中由于分割算法带来的瓶颈问题,能够极大地提高农业劳动生产率。     

基于改进的K-均值聚类算法的农作物图像分割

图像分割是图像进行分析处理的首要步骤。为此,针对彩色农作物图像的特征,首先将RGB彩色图像转换到HIS色彩空间,运用均值一方差与粗糙集理论选取适当的初值聚类中心和聚类个数,再进行聚类计算,实现了色彩分量的快速自动化分割,较准确地从背景中提取出了目标物体,为农作物图像的识别与分析、后续计算和处理提供了可靠的基础。实验结果表明,改进的k-均值算法减少了运算量,提高了分类精度和准确性。     

基于谱聚类算法黑龙江垦区农业机械装备水平聚类分析

针对黑龙江省垦区各农场的农业机械装备水平差异性较大及数据维数高的问题,基于谱聚类算法的聚类方法,对2013-2015年垦区东部36个农场的统计数据进行了聚类分析。结合各农场农业生产总值变化速率与平均机耕面积农机总动力变化速率之间的关系,将聚类结果定义为发达农场、中等发达农场、不发达农场3类。结果表明:聚类较为准确,符合垦区农业机械装备水平差异性较大的事实,能够反应垦区农业机械装备水平现状,可为垦区未来经济的协调发展和农业机械管理等方面提供理论依据和有效建议。     

基于改进人工蜂群模糊聚类的葡萄图像快速分割方法

为解决基于模糊C-均值聚类(FCM)的图像分割算法需要预先给定初始聚类数目和聚类中心,易使得算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的人工蜂群优化模糊聚类的图像分割方法。该方法在传统的人工蜂群的基础上进行优化,以FCM算法中目标函数为基础改进人工蜂群的适应度函数,运用蜂群行为中的采蜜蜂、跟随蜂和侦察蜂的分工合作来快速求解图像中的最优初始聚类中心,将求出的最优聚类中心输入给FCM进行处理,根据最大隶属度原则对果实图像进行分割。以300幅不同光照情况下拍摄的夏黑葡萄果进行分割试验,试验结果表明,改进的图像分割方法能更快地将水果从自然环境中分割识别出来,单幅图像平均分割时间为0.219 3 s,正确分割率达到90.33%,能满足采摘机器人及水果分级系统对目标图像的实时性要求。     

基于Lab空间和K-Means聚类的叶片分割算法研究

对植物叶片进行分类,在植物种类鉴别研究中有着重要的意义,而在植物叶片分类中,对叶片的准确分割是进行分类的必要前提。为此,对比分析了传统阈值分割中的最大类间方差法和K-Means聚类两种分割算法,实现对叶片的分割,并将RGB空间转换到Lab空间,再利用两种算法分别进行分割。结果表明:传统的阈值分割和K-Means聚类分割无法将目标图像准确地分割出来;在Lab空间对a分量进行阈值分割可以去除阴影部分,但是分割结果为二值图像;而在Lab空间进行K-Means聚类分割,不仅能够有效地消除在拍摄图像过程中产生的阴影部分,而且分割后的图像为彩色图像,对纹理和颜色特征的提取更加方便,提高了分类识别的准确率。     

基于K均值聚类的成熟草莓图像分割算法

成熟草莓图像分割是草莓收获机器人识别和定位系统的关键技术.考虑到成熟草莓和其所处环境的颜色特性,在Lab彩色模式下将K均值聚类用于成熟草莓图像的分割.首先把输入的草莓图像从RGB空间转换到Lab空间下,然后初始化三个聚类中心进行K均值聚类的迭代算法,最后为消除成熟草莓花托表面细小瘦果对分割产生的影响,利用数学形态学的闭运算对分割的图像进行了修正加工.研究表明,K均值聚类分割算法在Lab模式下能够较好地分割出成熟草莓图像,并且Lab模式比其他彩色模式更适用于K均值聚类的图像分割算法.     

基于模糊聚类的黄瓜病害图像自动分割

提出了一种基于模糊聚类的黄瓜病害图像自动分割方法,模糊聚类与差分进化算法相结合,在进化过程中根据聚类中心对应的阈值确定模糊聚类中心的个数,由差分进化适应度函数值确定聚类中心是否被选中,以此实现图像的模糊聚类自动分割。经黄瓜炭疽病叶图像、白粉病叶图像、灰霉病叶图像和霜霉病叶图像的实验测试,该方法可以实现无人干预情况下的黄瓜病害图像自动分割,与相同类别个数的FCM算法相比,表现出了更好的性能。     

用最优分割聚类法确定土壤水分胁迫阈值

把最优分割聚类法应用到非充分灌溉条件下土壤水分胁迫阈值的计算,利用作物生理生态突变特征和最优分割理论,提出了确定非充分灌溉标准的方法。并以河南省长葛市1999～2002年田间试验资料为基本数据,应用该方法分析计算了土壤水分胁迫对冬小麦和夏玉米生理生态影响的阈值,对非充分灌溉制度研究和设计具有参考价值。     

基于SSA-Kmeans聚类算法的青菜杂质图像分割

为解决青菜包装生产线在加工过程中的杂质在线检测问题,提出一种基于SSA-Kmeans的青菜杂质图像分割算法。首先利用直方图均衡化进行彩色图像增强以降低光照影响;其次基于麻雀搜索算法对初始聚类中心寻优,根据得到的最佳聚类中心,选取包含颜色信息的ab二维数据进行Kmeans聚类;然后对聚类后的图像二值化处理并用形态学滤波方法校正,最终完成图像分割。利用该算法对落叶、枯叶和黄叶等杂质进行图像分割试验,杂质平均匹配率为93.22%,平均误分率为0.70%,平均准确率为92.52%。与FCM算法、Kmeans算法、PSO-Kmeans算法的对比试验表明：本文算法分割精度更优,对不同杂质的分割均表现出良好的鲁棒性,为实现青菜杂质在线检测提供一种新方法支撑,对提高青菜机械化生产水平具有一定的实用价值。     

基于模糊聚类的玉米大斑病害图像的分割技术

通过颜色空间的转换,将RGB颜色空间转化为HSI颜色空间,在色度H空间对玉米大斑病图像进行分割。应用模糊聚类分析的方法,确定了图像分割的阈值。对186幅玉米大斑病图像进行分割试验,分割的准确率为97．8％。分析表明,准确的病害图像分割可以为病害的特征值提取和病害的模式识别做好准备。     

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%。     

基于KFCM和改进分水岭算法的猪肉背最长肌分割技术

提出一种利用核模糊C均值聚类(KFCM)和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域的方法.该算法对经中值滤波去噪后图像的R分量利用最大方差自适应阈值(OTSU)去除背景,再采用KFCM提取出肌肉组织,然后进行空洞填充,最后由改进的分水岭算法分割出背最长肌区域.利用该算法对采集的60幅猪肉眼肌图像进行处理,分割正确率为86.67%;与传统的形态学算法相比,该算法能真实、完整地恢复出背最长肌区域.结果表明:该算法能有效地分割出猪肉眼肌图像中的背最长肌区域,与改进前分水岭算法相比,能避免背最长肌区域出现欠分割.     

采用区域生长法分割根系CT图像的改进算法

提出了一种基于阈值分析和区域生长相结合的用于植物根系CT序列图像分割的算法。首先通过直方图分析,初步确定根系区域的分割阈值,再利用经过改进的区域生长法分割得到目标区域。实验结果表明,该分割算法计算量小,分割精度高,在提取目标的同时,能够有效地分离介质(背景)像素;而且对于背景复杂、噪声较大、目标像素灰度不均匀的CT图像也能取得较好的分割效果。     

基于改进遗传算法的棉花异性纤维目标特征选择

为提高基于机器视觉的棉花异性纤维在线分类的精度和速度,提出了一种基于改进遗传算法的特征选择方法.采用分段式染色体管理方案实现对多质特征空间局部化管理;利用分段交叉和变异算子避免出现无效染色体,提高搜索效率;通过自适应调整交叉和变异概率实现强搜索能力和快收敛速度的动态平衡.实验结果表明,该方法比基本遗传算法搜索能力更强、收敛速度更快,所得最优特征子集较小,更适用于棉花异性纤维在线分类.     

基于改进yolov8的棉花虫害检测算法

传统的棉花病虫害检测方法依赖于植物保护专家或经验丰富的农民,这种方法费时费力,并且对于人眼难以观察到的微小病变识别准确率较低。如何利用深度学习方法提高识别的准确率和效率,降低人力成本,并且能够对微小病变进行准确识别提出了新的挑战。针对此问题,提出一种准确率高和实时性好的基于改进YOLOv8的棉花虫害检测算法。首先,使用DCNv3结构,替换YOLOv8 C2模块中的Bottleneck结构中的普通卷积,形成新的模块记为C2f-DCNv3;其次,在Head的最后一个C2f-DCNv3模块后面加入高效通道注意力,在提升模型的精度的同时保持能够实现实时检测。在开源的CottonInsect棉田昆虫识别研究图像数据集上的实验结果表明：所改进方法的mAP为0.706,Inference Time为0.6ms,模型大小为5.7M,相较于原模型YOLOv8n,mAP提升3.0,Inference Time提升0.1ms,模型大小基本保持不变,实现了对于棉花虫害准确且高效的识别。