基于HSV模型与改进的OTSU算法花椒图像分割

为实现农业智能机器人对作业现场花椒的识别,提出了一种基于HSV模型与改进的Otsu算法相结合的图像分割方法:以现场图像的H分量图像作为处理样本,先采用中值滤波滤除噪声,再利用改进的Otsu算法进行阈值分割,达到对花椒目标辨识的目的。通过对采摘现场成熟的大红袍花椒在顺光、背光、遮阴3种情况下采集的图像进行分割,结果表明:在顺光、背光、遮阴条件下,分割识别率分别为93.3%、90%、88.3%,且与传统的Otsu算法相比,图像分割时间缩短20%以上,为现场机器人花椒采摘识别提供了一种方法。     

基于MMC与CV模型的苗期玉米图像分割算法

针对苗期玉米田复杂土壤背景噪声,提出一种基于MMC（最大间隔准则）与CV（Chan-Vese）模型的玉米彩色图像分割算法。利用MMC对玉米彩色图像灰度化,用TV（全变分）滤波器对灰度图像进行去噪,用CV模型对去噪图像进行图像分割。试验结果表明,算法优于传统的颜色因子与Otsu组合算法,能有效去除图像中的小杂草和青苔,实现玉米目标提取,错分率为4.32%,漏分率为9.69%,相似度为86.57%。     

基于改进GrabCut算法的黄瓜植株图像分割

植物图像的自动分割是植物表型研究的热点问题,也是作物生长过程监测、病虫害识别等应用的核心技术之一.以黄瓜为对象,通过对图像中作物与背景特点的分析,选取EXG超绿分割和GrabCut算法进行试验研究;基于EXG超绿分割和GrabCut算法在黄瓜群体图像上的分割结果及这两种算法的优缺点,提出具有更高分割精度的改进算法.用室...     

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。     

基于改进非下采样轮廓波的图像融合算法

针对红外光和可见光传感器难以同时获取清晰的目标和场景问题,提出一种基于非下采样Contourlet系数压缩感知的可见光和红外图像融合方法.首先采用非下采样Contourlet变换对可见光图像和红外图像分别进行多尺度、多方向分解,得到各自的非下采样Contourlet系数;然后对两种图像的低频系数采用加权与平均相结合的系数融合方案直接融合,对两种图像的带通方向子带系数采用伪随机傅里叶矩阵进行观测后将观测值进行加权融合,再对融合后的带通方向子带观测值进行系数重构,最后通过非下采样Contourlet逆变换重构图像.数值实验显示,该融合算法计算复杂度低,融合效果好,能同时得到目标和场景均清晰的融合图像.     

基于数学形态学粘连粮食籽粒图像分割算法的改进

为了保障我国的粮食安全,需要特别重视提高粮食生产能力,并为商品粮食的收购以及市场流通提供快速、准确的外观品质检测手段.为此,针对粘连籽粒图像分割时易产生过分割与欠分割的问题,在凌云设计的粮食图像分割算法的基础上,提出了一种改进的数学形态学方法,并对原算法与改进算法进行对比实验.实验结果表明,改进算法能够较好地解决粘连籽粒的分割问题,特别是籽粒接触面积较小、碎米率较大的图像的分割问题.     

基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法

针对无人机在雨雾天气下的农田航拍图像退化问题,考虑无人机自身特性,提出了一种基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法。首先判断原始图像天空区域的存在,利用Canny边缘检测算法对带天空区域的原始图像进行分割并做高斯羽化处理,再采用膨胀和腐蚀等形态学操作进行二值化区域填充,去除非天空区域中对应亮度低的区域,提取天空区域和非天空区域。非天空区域图像采用基于导向滤波的暗通道先验算法去雾。天空区域图像采用基于代价函数的优化对比度算法去雾。本试验分别从主观视觉性和无参考量化评测两方面对100幅航拍图像去雾结果作出评价,试验结果表明,所提算法在对带雾图像去雾后,出现Halo现象的概率相较于DCP算法降低了95%,其综合评测均值指数提高了26%,去雾效果明显,色彩还原度高,没有明显的过渡区域和偏色现象,处理速度可达33帧/s,平均速度相较于DCP算法提高了32%,能满足实时性要求。     

基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。     

基于纹理差异度引导的DRLSE病虫害图像精准分割方法

为精准分割纹理背景下的病虫害目标,提出一种基于混合高斯模型的纹理差异度表示方法和基于纹理差异度引导的DRLSE农作物病虫害精准分割方法。采用基于混合高斯模型的纹理差异度表示方法得到纹理差异度图像,利用Otsu自动阈值分割和形态学后处理得到农作物病虫害DRLSE演化的初始区域,将基于改进纹理差异度的边缘停止函数应用到DRLSE演化中。实验结果表明该方法可以获得精准的害虫和病变区域轮廓。     

基于改进K-means图像分割算法的细叶作物覆盖度提取

植被覆盖度是重要的农学指标,图像法作为一种方便、快捷、准确度较高的地面测量方法,在该领域得到了广泛应用。图像背景分割是获取植被覆盖度最关键的步骤,已有分割算法的分割对象局限于大叶植物或者长势较为稀疏的作物,针对细叶作物的研究较少,或者未根据分割结果得出更有价值的规律。本文以小麦为例,提出了基于HSV空间的自适应果蝇均值聚类算法(IFOA-K-means),用来分割图像背景,以此作为获取覆盖度变化的理论基础。采用小波分析按比例去噪算法单独对亮度分量去噪,主体分割算法采用自适应步长果蝇算法(IFOA)改进的Kmeans算法对小麦图像进行背景分割,综合了自适应果蝇算法的全局最优和K-means算法的局部最优特点,使分割效果达到最优。其分割效果优于基于遗传算法的最大类间方差分割法,较好地去除了滴灌带等较明显干扰因素,与传统的K-means算法相比,运行时间和峰值信噪比指标都较优,小麦覆盖度准确率在90%以上,与作物系数之间的决定系数为0. 953 1。     

基于改进边缘分割算法的幼苗信息提取

优化特征空间和改进分割算法是利用面向对象技术准确获取幼苗信息的关键,也是高空间分辨率数据提取目标地物信息迫切需要解决的问题。研究了在多光谱影像进行去噪声处理基础上,采用改进的基于边缘的算法进行影像分割,同时选取纹理、形状、光谱特征构建特征空间,实现幼苗信息提取的方法。结果表明,该方法对幼苗信息提取的总精度达86%,比传统技术提高了12%,KAPPA系数达0.814 5,比传统技术提高了0.115 9。该方法可以对幼苗信息进行准确快速提取,能够为生产或管理部门进行准确监测和决策提供依据,对未来造林情况进行预测和评价有重要意义。     

改进CV模型在高分辨率遥感影像分割中的应用

针对遥感图像的特点及分割要求给出了一种CV简化模型,并对改进模型的正确性进行了实验验证.实验结果表明,该方法不但提高了运算速度,而且能够得到连续封闭的目标地物矢量数据,因此可方便地利用分割边界的几何特征实现地物目标的精确识别.     

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。     

基于改进型C—V模型的植物病斑图像分割

针对植物病斑图像背景复杂且分割难问题,提出一种基于水平集和加权颜色信息的C-V模型。借助水平集方法对病斑图像的R、G、B分量图像颜色信息取加权值,以差分图像能量作为能量函数最终值,以适应不同的病害种类。试验结果表明,经过R、G、B加权的黄瓜红粉病病斑图像使用4R-G图像模型、苹果锈病病斑图像使用3R-G-B图像模型自动分割的效果较好,比传统C-V模型分割性能好,抗噪性好,可扩展性好。     

基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像,进行了蝗虫图像分割实验,区域正确识别率达94％,为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明,采用PCNN图像分割算法,图像中的目标（蝗虫）易于发现,分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

基于改进爬峰法高分辨率遥感影像分割的树冠提取

对现有爬峰法利用高分辨率遥感影像分割进行树冠提取时存在的问题进行直方图压缩和基于类的二次合并两方面的改进,并将改进后的爬峰法在Matlab平台上模拟实现。以Quick Bird影像为基础数据源提取单木树冠,分析树冠面积提取精度,验证改进爬峰法对高分遥感影像树冠分割的可靠性。研究结果表明:实验样本精度均达到85%以上,与传统目视解译精度比较相差较少,满足应用需求。