基于颜色特征的绿色作物图像分割算法

绿色作物的识别是农业机械视觉系统的重要研究内容之一,该文采用RGB颜色系统,基于统计分析提出了一种绿色作物图像分割方法。从简单物体光照颜色模型方面,分析了RGB颜色空间中作物绿色“恒量”（Gvalue>Rvalue and Gvalue>Bvalue）的存在性,构建了作物图像分割相对错误率评估模型。并与传统颜色索引方法Excess Green (ExG)+auto-threshold进行了对比分析。试验结果表明,在正常光照条件下：1）采用的算法对田间不同作物-土壤组图像分割的相对错误率均有显著影响;其中,相对ExG+auto-threshold算法,采用RGB算法的结果图像中大多能保留油菜、大豆和甘蔗的形态学特征;2）采用的算法、光照变化以及算法与光照变化的交互作用均对室外美人蕉图像分割的相对错误率有显著影响;其中,相对ExG+auto-threshold算法,采用RGB算法的结果图像中大多能去除背景噪声。单因子方差分析进一步表明,光照变化对采用ExG+auto-threshold算法分割图像的阈值有显著影响。该文提出的RGB算法相对传统的ExG+auto-threshold绿色索引,对于早期生长的绿色作物是一种有效、简单的图像分割方法,对作物-土壤、光照变化不敏感。     

基于K-means和近邻回归算法的Kinect植株深度图像修复

针对Kinect传感器应用于农业植株检测产生的图像噪声问题,特别是由光线以及传感器自身局限导致的匹配图像目标植株数据的缺失,提出一种基于K-means和近邻回归算法的植株深度检测图像修复方法。首先对Kinect传感器获取的彩色RGB图像进行阈值分割预处理提取植株目标区域,再利用K-means聚类算法去除背景噪声,使得植株目标区域轮廓更加清晰;然后基于配准的彩色图像和深度图像,对获取的深度图像中可疑像素点的深度数据采取近邻回归算法进行修复,再将修复后的深度图像与目标分割后的彩色图像进行植株区域的匹配,并进行二次近邻回归算法修正错误的深度数据,最后获取目标植株深度信息的检测图像。试验结果证明,采用RGB阈值分割和K-means聚类算法植株目标区域分割误差均值为12.33%,比单一RGB阈值分割和K-means聚类分割误差降低了12.12和41.48个百分点;同时结合聚类后的彩色图像对深度数据进行两次近邻回归算法修复深度数据,能够提高深度数据边缘的清晰度,单帧深度数据空洞点进行修复数据的准确度提高。该研究结果可为农业植株检测、植株三维重构、精准对靶喷雾等提供参考。     

用动态图层融合与纹理-灰度梯度能量模型的果树行识别

为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度（S）通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。     

基于序列图像三维重建的稻种品种识别

利用机器视觉技术识别稻种表面形态,从而识别种子纯度,可以为种子品质确定提供一种快速精确的技术方法。该文应用序列图像聚焦测度法进行了稻种三维重建,在稻种的品种识别中,将三维特征作为识别依据,相对传统方法仅采用二维图像特征作为识别手段,具有稻种形态测量参数值更精确,外观特征及缺陷表达更全面的优势。该方法通过分析显微镜平台获取的多幅不同对焦距离的图像序列,计算聚焦测度和焦点深度值。结合序列图像聚焦测度法与表面纹理重现,实现稻种形态表面三维重建。通过构造BP神经网络模型,利用测量所得三维立体特征值进行稻种的品种识别,筛选适合稻种检测的BP神经网络算法。试验结果表明,序列图像方法应用于稻种三维重建,其测量精度可达到5μm,将测量所得的三维特征值作为参数进行5个稻种的品种识别,识别率在90%以上。该研究可为农作物品种识别中三维形态及纹理特征的研究提供参考。     

基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接

图像拼接对制作全景图具有重要作用,传统SIFT(scale-invariant feature transform)图像拼接方法受光照不均匀或风吹影响,存在错位和缺失等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法。首先对获取的植株彩色图像采用SIFT算法进行特征点提取和特征点匹配,利用Kinect收集到的植株深度数据去除误匹配,采用RANSAC算法寻找投影变换矩阵,最后通过最佳缝合线算法进行图像融合。室内和室外试验结果表明,该文基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法能够有效克服光照、风吹等环境因素的影响,避免了图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,该文方法图像拼接时间较短,平均匹配准确率达96.0%,较传统SIFT图像拼接方法平均准确率提高了5.9%。     

玉米单倍体种子胚部特征提取及动态识别方法

为了实现基于机器视觉方法的玉米单倍体种子识别,该文研究了一种玉米单倍体种子胚部特征提取及动态识别方法。采用一种基于B通道平均像素值的胚部特征提取方法,提取了具有Navajo标记的玉米种子的胚部图像,基于此在RGB颜色空间内提取了样本的Navajo标记图像,从而得到一套玉米单倍体种子快速识别RGB组合算法。在玉米分选试验台上进行了动态分选试验。试验结果表明,该算法对LC09124-UH400品种玉米单倍体的识别正确率为98.04%,对杂合体的识别正确率为94.44%。该文提出的玉米单倍体种子RGB组合快速识别算法与玉米分选试验台结合形成的动态分选系统,有助于实现玉米单倍体种子的自动化分选。     

基于SURF算法的绿色作物特征提取与图像匹配方法

由于田间环境的复杂性,绿色作物特征提取与匹配仍然是基于双目视觉技术农田作物三维信息获取急需解决的关键技术之一。该文首先在RGB空间进行图像分割滤波处理。然后,采用SURF算法旋转不变性分两步获取绿色作物特征点对:第一步采用Hessian矩阵检测作物特征点,运用非极大值抑制法和插值运算寻找、定位极值点;第二步确定特征点主方向,采用描述算子进行特征点提取。最后,运用最近距离比次近距离法进行特征点匹配,并采用全约束条件滤除错误的匹配点对。同时将SURF和SIFT法进行对比分析,通过对不同光照、土壤的田间条件下芥蓝、芹菜、白菜13组图像进行试验,结果表明采用SUFR和SIFT法绿色作物特征提取率均值分别为1.2%、3.3%,双目视觉系统左、右作物图像特征正确匹配率的均值分别为94.8%、92.4%,时间消耗均值分别为4.6s、4.8s。采用SURF优越于采用SIFT法,这为进一步进行农业机械3D视觉导航或基于无线传感器网络的田间作物在线三维信息准确获取提供可借鉴思路和方法。     

复杂背景下甜瓜果实分割算法

为解决复杂背景下甜瓜果实与背景图像分割的问题,该文提出了一种融合颜色特征和纹理特征的图像分割算法。首先,把采集到的甜瓜果实图像从RGB色彩空间分别转换到CIELAB和HSV色彩空间,应用a*b*分量建立角度模型,根据甜瓜果实的颜色特点选取阈值并对图像作二值化处理;为降低光照分布不均匀对图像分割的影响,采用HSV空间的HS颜色分量对果实图像进行阈值分割。在以上2种色彩空间分割的基础上,融合角度模型分割和HS阈值分割的结果,得到基于颜色特征的分割结果。然后,再按照图像的纹理特征对图像进行分割处理,融合按照颜色特征和纹理特征的分割结果。最后,为解决分割结果中的分割误差和边缘毛刺问题,以颜色特征分割的果实区域为限定条件,对按照融合特征分割的果实区域进行约束性区域生长,得到最终的图像分割结果。为了对该文提出算法的分割效果进行检验,采用超绿阈值分割算法和归一化差异指数算法(NDI)对试验图像进行分割,3种算法的平均检出率分别为83.24%、43.12%、99.09%。对比3种分割算法的检出率和误检率,可以看出,该文提出的算法试验结果明显优于超绿阈值分割算法和归一化差异指数(NDI)分割算法。     

基于解模糊算法的蚕蛹图像恢复及雌雄识别

在利用机器视觉技术识别雌雄蚕蛹过程中,因蛹体为非规则椭球体所带来的空间变化模糊造成蚕蛹图像中大量细节结构特征信息丢失,这极大地降低了雌雄蚕蛹识别的准确率。针对此问题,该文提出了一种将复杂的空间变化模糊图像恢复问题化为多个简单的空间模糊图像求解的策略。首先根据蚕蛹图像的模糊图谱将图像划分为多个具有相似程度模糊的子图像区域;再利用 Lucy Richardson 方法对各子图像区域分别进行非盲反卷积解模糊;最后将恢复的各子图像进行拼合并使用双边滤波方法消除图像拼合误差,保证图像信息准确融合。试验结果表明,该算法性能与目前所公认最优的 Shen 方法相比,能够得到更好的蚕蛹图像视觉质量,蚕蛹图像质量的定量评估指标——总变差均值（TVM）平均提高了22.8%,因此,该文方法具有更优的性能,能够有效消除空间变化模糊影响,恢复出更多的蚕蛹图像细节结构特征。利用基于霍夫变换理论的形状匹配算法对处理前和处理后的400颗蚕蛹成像图像进行了雌雄识别试验研究,试验结果表明,相对于原始未处理的蚕蛹图像,经该文方法处理后的蚕蛹图像,雌雄蚕蛹识别率提高了40.5百分点。该文方法对西葫芦、南瓜等类非规则椭球体果蔬图像也能够进行有效的图像质量改善,这充分显示了该文方法的广泛适应性。     

基于彩色和深度信息结合K-means聚类算法快速拼接植株图像

图像拼接可以建立宽视角的高分辨率图像,对实现农业智能化有重要作用。基于Kinect传感器的图像拼接方法利用彩色和深度双源信息,能够有效避免图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,但是存在拼接时间较长和目标植株不明显等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect传感器彩色和深度信息的目标植株图像快速拼接方法。首先用K-means聚类算法和植株深度信息提取彩色图像中有效植株区域,再采用SURF(speeded up robust features)算法进行特征点提取,利用相似性度量进行特征点匹配并根据植株深度数据去除误匹配,由RANSAC(randomsampleconsensus)算法寻找投影变换矩阵,最后采用基于缝合线算法的多分辨率图像融合方法进行拼接。室内外试验结果表明:该文图像拼接方法更能突显出目标植株且极大缩短了拼接时间,该方法图像拼接时间只需3.52 s(室内)和7.11 s(室外),较基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接方法时间缩短了8.62 s(室内)和38.56 s(室外),且平均匹配准确率达96.8%。该文拼接后图像信息熵、清晰度、互信息、空间频率平均分别为6.34、50.36、11.70、11.28,图像质量较传统方法均有提高。该研究可为监测农业植株生长状态、精确喷洒药物提供参考。     

昆虫数字图像的分割技术研究

以棉铃虫为例，利用数字图像技术对昆虫图像的分割技术进行了研究。主要介绍了简单直方图分割算法、最佳熵阈值分割算法、模糊集合熵阈值分割算法以及极小误差法阈值分割算法。结果表明，简单直方图分割算法和模糊集合熵阈值分割算法能够获得较好的分割结果，其中模糊集合熵阈值分割算法获得的分割结果更符合实际需要。而最佳熵阈值分割结果因为包含了太多的背景像素而最不符合实际需要，极小误差阈值分割结果则难以反映出棉铃虫鳞翅上的斑纹特征，不符合进一步特征提取的要求。     

基于Retinex图像增强的不同光照条件下的成熟荔枝识别

为了满足自然环境下荔枝采摘机器人视觉定位系统的有效性和实时性的要求,针对不同光照条件的荔枝彩色图像,采用基于双边滤波的Retinex图像增强算法凸显图像中的荔枝果实和果梗,对增强处理后的图像在HSI颜色空间中进行H分量旋转的处理,再对旋转处理后的H分量进行Otsu自动阈值分割去除荔枝图像果实和果梗外的复杂背景;然后通过将双三次插值算法和传统的模糊C均值（FuzzyC-Mean）算法融合,对去背景后的荔枝图像在YCbCr颜色空间中进行Cr分量模糊聚类分割,实现荔枝果实和果梗的识别。荔枝图像的分割试验结果表明：该算法对晴天顺光、逆光、遮阴、阴天顺光等光照条件的荔枝图像能够有效地分割,对阴天弱光照、果实被遮阴条件下的荔枝也能较好的识别,并保持荔枝果实和果梗区域的完整性,4种光照条件荔枝图像分割正确率分别为96%、90%、89.3%和88.9%,成熟荔枝识别的正确率达到了90.9%,该研究为水果采摘机器人的室外作业的实时性和有效性提供指导。     

苹果采摘机器人快速跟踪识别重叠果实

为解决采摘机器人在运动状态下对重叠果实的识别问题,减少采摘过程处理的时间,对重叠果实的快速跟踪识别进行了研究。首先,对采集到的第1幅图像进行分割并去噪,之后通过计算圆内的点到轮廓边缘最小距离的极大值确定圆心的位置,计算圆心到轮廓边缘距离的最小值确定半径,通过圆心与半径截取后续匹配的模板,经试验证明该算法能较准确地找到重叠果实的圆心与半径。然后,确定连续采集的10幅图像的圆心,根据每幅图像圆心的位置对机器人的运动路径进行拟合、预判、综合半径与预判路径确定下一次图像处理的范围。最后,采用快速归一化互相关匹配对重叠果实进行匹配识别。试验证明,经过改进后的算法匹配识别时间与原算法相比,在没有进行预判的情况下匹配识别的时间为0.185 s,经过预判之后,匹配时间为0.133 s,减少了28.1%,采摘机器人的实时性得到了提高,能够满足实际需求。该研究可为苹果等类球形重叠果实的动态识别提供参考。     

水果外观质量在线检测系统的软件实现

鉴于模拟信号摄像头采集技术在有严格时间要求的在线检测方面存在种种弊端,就数字摄像头采集技术进行了初步探讨,以获取满足高速度要求的动态图像。对所获图像进行分割处理,运用多线程技术进行动态交换,解决了序列图像处理结果的动态显示以及数据库文件的实时存储,为水果在线分级的后续自动化控制做了铺垫。     

基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。     

ZY-3卫星全色与多光谱影像融合方法比较

针对目前农业部门常用融合方法,探讨适合于ZY-3卫星农业区影像的融合方法,该文以ZY-3卫星2.1 m全色/5.8 m多光谱分辨率平面影像为数据源,应用HSV变换（hue-saturation-value,颜色空间变换）、Brovey变换（彩色标准化变换）、Gram-Schmidt变换（正交化变换）、PC变换（principal components,主成分变换）、Wavelet变换（小波变换）和Ehlers变换（空间滤波变换）等6种常用融合方法,从提高空间分辨率和保持原始图像光谱信息的角度,通过两类统计参数：光谱分析和不同地域的纹理特征,对融合后的影像进行质量评价。通过面向对象方法对融合影像分类比较,全面探讨这6种融合方法对ZY-3卫星农业区影像的适宜性。试验表明,PC变换和Ehlers变换各波段与原多光谱影像相关性均高达0.9以上,纹理特征增强明显,边缘响应指标均高于0.2,分类总体精度分别达78.59%、77.8%;其他融合方法仅在部分试验指标中具有优势。综合比较试验数据,发现PC变换和Ehlers变换融合效果优于其他融合算法,适宜应用于ZY-3卫星农业区影像;但不同融合方法在图像质量和地类提取中各有优势,可结合实际农业应用及影像中地类信息比例,选择适宜的融合算法。该研究可为农业各部门中影像大规模的融合应用提供参考。     

CBERS-02B HR与CCD影像图像融合应用及评价——以陕西省西乡县土地利用分类为例

对CBERS-02B星高分辨率HR图像的应用潜力和精度进行了初步评价.以陕西省南部西乡县作为研究区,对HR图像进行辐射和彩色增强;采用多种算法对HR和CCD图像进行融合处理,从定性和定量两方面对融合前后的图像做了全面的评价;基于融合前后的影像进行了土地利用分类和精度对比评价.结果表明,HR和CCD图像的融合,使两者的优势得以互补,其中比值变换融合法在图像空间细节和光谱特征保留上具有一定的优势.融合后的图像明显提高了土地利用信息的提取精度,在国土资源调查与生态环境监测中具有广阔的应用前景.     

基于射线轮廓点匹配的生猪红外与可见光图像自动配准

为研究生猪多源图像特征提取方法及生猪体表温度与生猪异常的关系特征,该文提出一种基于射线轮廓特征点匹配的红外与可见光图像自动配准方法。采用红外热像仪,同时采集相同猪舍场景的可见光图像和红外热图像,以红外热图像中生猪区域质心为中心间隔均匀角度构建辅助射线,提取射线与边缘轮廓交点构建匹配特征点集,通过计算不同尺度变换因子下特征点集间的加权部分Hausdorff距离作为测度,引入RPROP算法进行迭代加速,实现了可见光图像和红外热图像的快速自动配准。试验中,应用该文算法对50对红外和光学图像进行了测试,所提出自动配准方法配准成功率达到94%,平均配准误差小于1像素,试验结果表明自动配准效果达到或超过手动配准的效果,为进一步研究生猪多源图像异常特征提取奠定基础。     

基于多源机器视觉信息融合的番茄目标匹配

在番茄自然生长条件下利用计算机双目视觉获取的二维图像其处理必然会涉及到特征匹配不确定问题。该文利用近红外光谱和可见光谱各自有效的生物信息,在双目匹配搜索中,提取多源视觉融合图像的番茄有效形心点,采用极线约束和唯一性约束进行区域相关双向匹配。试验结果表明,基于此匹配方法可以实现果实的唯一匹配,准确率较高。     

基于颜色特征的棉田绿色杂草图像识别方法

为实现棉田精确喷洒除草剂的自动化作业,该文基于颜色特征开展棉田中绿色杂草与棉苗的自动识别研究。利用苗期棉花茎秆呈暗红色的特点,首先使用Otsu法对所获图像的超红特征灰度图像和超绿特征灰度图像进行动态阈值分割,分别获取棉苗茎秆和绿色植物的二值图像。然后从棉苗茎秆二值图像中提取棉苗茎秆坐标,将棉苗茎秆与绿色植物二值图像进行位置信息融合,确定绿色植物二值图像中的棉苗区域,从而识别出各个绿色杂草区域并确定其区域质心和面积。通过15幅棉田绿色杂草图像进行试验表明,在棉苗茎秆不被叶片遮挡以及棉苗和杂草间不出现重叠的情况下,绿色杂草可以完全识别,棉苗的识别率可达到74%以上。