基于综合特征的图像检索在农业信息化中的应用

主要研究了基于内容的图像检索技术在农业信息化中的应用.同时,提出了一种综合颜色和纹理特征进行农作物图像检索方法,并设计了农作物病虫害图像检索实验系统的功能模块.通过对组织的图像库测试,验证了检索算法在农作物图像库检索方面的有效性,查全率在0.9以上,查准率在0.6以上,并且检索效率很高,可以满足在线检索的需要.     

标准烟叶数据库的图像检索

提出把图像的形状特征、颜色特征和纹理特征相结合的方法进行基于内容的图像检索。通过对人的视觉检索过程的研究，提出把数据库中的图像依次分别按形状特征、颜色特征和纹理特征分级聚类的方法，既符合人的视堂特点又大大提高了检索效率。     

基于形状特征和用户反馈的商标图像检索技术

针对二值商标图像,用Hu不变矩和边界方向直方图分别描述形状,采用等级度量方法进行特征融合并匹配,通过用户反馈算法达到检索的目的。实验表明,这种方法符合人的视觉语义,能很好地进行商标图像检索。     

基于农业搬运机器人的障碍物视觉识别技术研究

【目的】随着农业自动化水平不断提升,研究农业搬运机器人如何优化搬运目标信息、定位及图像检索等功能具有重要现实意义。【方法】课题组提出了一种基于机器视觉的内容图像检索视觉识别技术,采用特征提取方法将图像纹理作为机器视觉障碍物特征识别的重要信息,通过实时更新障碍物信息,利用相似度距离计算,将采集的图像数据与数据库中的图像距离进行对比,并利用MATLAB仿真平台验证了CBIR系统对搬运机器人障碍物识别的精确度。【结果】利用小波滤波器优化的CBIR系统的对比结果优于其他方法的平均检索率,且前20张图像的检索率均能保持在98%以上。【结论】该方法有效提升了CBIR系统的障碍物检测性能及识别系统的精确度,可为系统数据库中障碍物图像特征对比提供高质量图像数据。     

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。     

基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法

为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G-R-B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K-均值算法的图像分割方法.先用K-均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置.以得到最优的图像分割闽值.试验结果表明,改进算法对超绿特征2G-R-B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性.     

基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方

为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G—R—B图像分割效果不佳的缺点,提出一种基于微粒群与K均值算法的图像分割方法。先用K均值算法对图像进行快速分类,然后将分类结果作为其中一个微粒的结果,利用微粒群算法计算,最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心,更新当前的位置,以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明,改进算法对超绿特征2G—R—B图像能够准确分割目标,且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。     

柑橘叶面病害监测颜色空间改进算法研究

柑橘叶面病害是影响柑橘产量和质量的重要因素,如何对柑橘叶面进行病害识别是后期病害检测的一个关键步骤。为了提高柑橘在各种病害环境下病斑图像识别的准确率,提出了一种针对柑橘病害监测的HSV颜色直方图空间的图像检索改进算法。此算法用颜色空间来展现柑橘病害所导致的颜色变动,根据柑橘叶面病变产生的异常颜色信息,结合传统直方图图像检索方法,对柑橘叶面图像颜色进行非均匀量化处理,且将非均匀化量化处理后的归一化颜色矩阵作为因子来进行图像检索。使用者可以经过使用这种形式来检测柑橘叶面图像,及早发现病害。与传统的方案相比,此算法在柑橘叶面病害监测方面的检索查准率和查全率均有显著提高,从而验证了本文算法的有效性。     

传统图像分割算法在农作物籽粒考种应用中的研究进展

传统图像分割算法以时间、空间复杂度低等优点在农作物籽粒考种领域中有着广泛的应用。对传统分割算法在农作物表型获取过程中的应用进行研究,首先阐述Otsu、分水岭、边缘检测、SLIC算法以及凹点分析算法的算法原理,对种皮颜色灰度均匀、形状不同的农作物籽粒,以“问题—方法”的模式阐述不同算法在应用中存在的问题以及相应的解决方法;接着将算法基于阈值、区域、边缘、聚类、凹点整合为五大类,对算法的分割效果、优缺点及其适用范围进行比较研究;最后,剖析农作物籽粒图像分割应用研究存在农作物种类覆盖度不够宽泛、图像分割精度不高、技术通用性不高等问题,并从算法精度提高、重叠遮挡处理等方面对未来的研究进行展望,以期为农作物籽粒考种过程中的图像分割研究提供参考。     

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。     

融合注意力机制的枸杞虫害图文跨模态检索方法

针对现有农作物病虫害检索模态较为单一问题,以17种常见的枸杞虫害图像和文本描述为研究对象,将跨模态检索引入枸杞虫害检索领域,提出一种融合注意力机制的枸杞虫害图文跨模态检索方法.首先,借助Transformer模型和循环神经网络分别获取带有上下文信息的细粒度图像和文本特征序列;然后,利用注意力机制对特征序列进行聚合以挖掘...     

作物数字图像远程实时获取方法研究

作物图像获取方法是应用计算机视觉技术监测作物长势的首要问题。为此,对作物数字图像远程实时获取方法进行了研究。研究的作物数字图像远程实时获取系统由图像获取设备、下位机、数据传输系统、Web服务器和客户端等部分组成,包括用户管理与系统维护、数据库管理、图像获取与设备控制和数据处理与发布4个功能模块。系统利用带无线传输功能的数码相机和高清晰网络工业相机作为作物数字图像获取设备,并给出了图像获取设备的5种安装形式:移动车载、固定形式、滑动导轨、云台和综合形式;系统在图像获取设备到下位机之间采用有线或微波无线的传输方式,从下位机到Web服务器再到客户端采用Internet网络连接,通过增加带宽可以显著提高图像信息的传输速率;系统利用直接存取法建立作物图像数据库,并利用Web信息系统实现了作物图像信息的实时发布。     

基于ComⅥ和双阈值OTSU算法的农作物图像识别

针对农作物图像中依附泥土和杂质噪声呈现不规则性和复杂性特点,提出了一种基于植被指标合成双阈值OTSU算法的农田作物图像识别方法.该方法根据农作物充分显露和部分被遮盖2类图片特点,将图像识别过程分为3个阶段：首先利用植被指标合成获取农作物图像灰度图,然后根据双阈值OTSU自适应算法进行二值化处理与图像分割,再进行正常的形态学运算,将3个阶段所分割的图像叠加形成最终的农作物与土壤识别图像,并将该算法与双阈值迭代设定法进行了对比.试验研究表明该算法克服了传统灰度图算法和阈值迭代算法的缺点,能有效提取和识别过渡区域的边缘,图像识别的准确率为92.7%以上.最后,采用Visual Basic2010和Matlab 2012软件设计了农作物图像识别系统,从应用角度实现了图像识别的可视化与自动化.     

作物数字图像获取与长势诊断的方法研究

数字图像在作物信息采集方面具有信息量大、速度快、精度高等显著的特点和优势,被广泛应用于作物生长诊断方面。以往研究集中在作物图像分析技术,对图像获取手段和获取系统的技术要求等论述较少。从建立作物图像获取系统的角度出发,在分析作物图像颜色、分辨率、格式和文件存储空间大小的基础上,总结了常用作物图像获取及分析技术在作物监测方面的应用。结果表明,作物水分及营养状况诊断多采用图像颜色特征分析的方法,常用RGB和HIS颜色模型,作物图像可以在自然光照条件下获取,镜头距离地面或作物的距离、拍摄角度、图像分辨率和图像存储格式并无定规,可用JPEG格式来存储图像,节省大量的图像存储空间。土壤和杂草等背景的识别、病虫害特征提取等方面采用颜色特征、多光谱图像、纹理特征和形状特征等方法,图像颜色分辨率从288×352像素到3 072×2 304像素可使识别目标达到80%～95%。图像分辨率高的识别效果好,但是程序用时长,图像文件占用空间大,影响图像传输速度和诊断的实时性。因此获取图像时要根据图像应用的具体情况来选择合理的图像分辨率。     

基于计算机视觉的稻谷品种数据库检索技术

利用计算机视觉技术提取稻谷的主要外形特征,初步建立了稻谷品种数据库。研究了稻谷品种数据库的检索技术,提出了将BP神经网络与相似度检索相结合的检索方法。实验结果表明,该方法可有效提高检索效率。     

Computerized database for optimal management of community irrigation systems in Thailand

Appropriate information is a pre-requisite for improving the management of irrigation systems. An effort was made to establish the information system required in management of an irrigation unit at the tertiary level (Ban-Rom Water Users' Association, Thailand). A computerized database was developed for use on a microcomputer using the combination of a commercial database management system and a linear programming optimizer. This information system was simple to operate through the use of menu-driven procedures.This database system can replace the previous manual system for data recording and retrieval of information related to the management of agricultural organizations and related irrigation aspects. The optimal solution for cropping pattern and water allocation obtained from the system can be used as a guideline in pre-season planning for irrigation delivery and crop selection.     

病虫害智能识别喷药装置设计——基于PC图像处理和近红外光谱分析

在自动化喷施农药过程中,为了准确识别病虫害作物、节约农药和降低农业对环境的污染,以及提高药物的去虫效率,提出了一种基于PC图像处理和近红外光谱分析的作物病虫害智能识别喷药装置。该装置分为3个模块,包括近红外病虫害识别模块、喷药自动化调节模块和车载设备,其控制模块为安装在车上的PC机,利用近红外识别装置可以判断作物是否被病虫害污染,并且识别作物污染的等级,采用喷药自动化调节模块可以实现农药的定量调节,利用车载设备实现了全自动化喷药。对装置的性能进行了测试,结果表明:采用近红外识别装置和主成分分析法可有效地识别病虫害污染的作物,识别准确率较高;喷药自动化装置可根据病虫害的等级进行变量化喷药,减少了农药使用量,得到了较高的去虫率,从而验证了装置的可行性和可靠性。     

农作物病害危害程度自动测定与分级的研究

准确、快速地处理与识别植物病害图像,并自动可靠地对其进行危害程度测定是进行农作物病害防治的关键.为此,研究了利用分形理论对农作物病变叶片自然纹理图像进行了处理,利用BP网络来实现自然纹理图像的分类问题.同时,分析了各种不同的特征在分类器中的性能,提出了一种纹理特征性能的比较方法.结果表明:适当选取分形维数的不同计算方法互相组合,可以提高分类器的性能.