直线型二维Tsallis熵阈值分割方法

为了充分利用图像的边界区域信息,本文在研究二维Tsallis熵的基础上,提出了直线型二维Tsallis熵阈值分割方法,传统的二维Tsallis熵法可以看作是直线型二维Tsallis熵阈值分割方法的特例.为了减少运算量,提高分割速度,给出了直线型二维Tsallis熵法的快速递推公式.实验结果表明:直线型二维Tsallis...     

基于遗传算法的手背图像分割

基于二维域值化最大熵的遗传算法,充分利用了像素的灰度分布信息和像素间的空间相关信息,以及遗传算法的良好性质,提高了阈值分割的抗噪性能,收到了很好的分割效果。     

基于RGB彩色模型的草莓图像色调分割算法

针对目前草莓采摘机器人草莓图像分割运算量大、耗时多等问题,根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,提出了一种在RGB彩模型中进行草莓图像色调分割的方法。该方法无需彩色模型转换,时间复杂性能较Lab彩色模型下a通道阈值分割算法与BP神经网络分割算法优越。对该算法进一步改进后,只需加减运算,无需乘除运算。试验结果表明:该算法能很好地实现成熟草莓果实与图像背景的分离,并较好的保存草莓轮廓信息,分割效率>85%;进一步对分割后的图像进行形态学处理,如膨胀、腐蚀等,有效消除了孔洞现象。     

基于邻域直方图的玉米田绿色植物图像分割方法

为了准确分割绿色植物与土壤背景,克服田间环境的复杂性,比如植物阴影、残渣的存在和光照强度变化等外界因素带来的影响,采用图像处理和支持向量机方法,以超绿特征(2G-R-B)灰度图像为研究对象,以像素点邻域组成的灰度直方图特征作为输入特征向量,通过试验选出最佳训练参数和最优邻域窗口模型。实验表明,该方法适应不同光照强度,并且可以减小噪声、植物阴影和残渣对图像分割带来的影响,得到完整的分割图像。     

基于改进蚁群算法和指数熵算子的三类阈值图像分割

针对多目标图像分割问题,采用了1种基于二维灰度直方图的三类阈值分割方法,将图像划分为暗、灰和亮3种不同的区域,分别给出了其模糊隶属度函数,引入概率分析,定义了基于指数熵算子的最大模糊熵准则,通过改进的蚁群算法,搜索最优模糊参数组合,以此确定图像的分割阈值。实验结果表明,该算法能快速、有效的分割图像。     

基于改进的快速最大熵多阈值的成熟草莓图像分割

成熟草莓图像分割是草莓机械化采摘中首要解决的难题之一,最大熵多阈值算法是图像分割中效果较稳定的方法之一,但存在计算复杂度高、分割速度慢等缺点。为降低算法的计算复杂度、加快搜索速度,提出了一种改进的快速最大熵多阈值图像分割算法(IFMEMT)。首先提取RGB彩色图像的R分量灰度图像及灰度图像信息,然后应用IFMEMT算法求得最大熵及对应的阈值,最后进行图像分割。实验结果表明,在复杂环境下IFMEMT相对OTSU等图像分割算法不仅能达到相同甚至更好的分割效果,而且有更好的分割效率,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。     

马铃薯芽眼图像的分割与定位方法

为了探索种薯自动化切种过程,填补关于马铃薯芽眼识别的研究空白,提出一种基于机器视觉技术的芽眼识别方法:从摄像头采集到马铃薯图像后进行计算机图像处理,从彩色空间中利用欧式距离直接分割芽眼区域,在灰度空间中对图像进行中值滤波后利用模糊技术对图像进行增强,之后利用动态阈值分割法分割芽眼区域,结合两个空间的分割结果后利用数学形态学处理方法标记出芽眼。结果显示:在彩色空间中,芽眼识别准确率为62%;在灰度空间中,识别率达到89%。将二者有机结合后,获得了96%的识别准确率。该方法识别成功率高,鲁棒性强,且芽眼区域标记完整,可为种薯切种自动化奠定基础。     

基于粒子群算法的最大交叉熵的图像分割方法

在论述了粒子群算法的基本原理和特点的基础上,将粒子群算法应用于最大交叉熵阈值的确定中,提出了相应的算法并用于图像分割。结果表明,在设定了合适的粒子群算法参数条件下,粒子群算法不仅可以实现正确地图像分割,而且大大提高了分割速度。     

基于图像分割和深度学习的人造板表面缺陷检测

【目的】针对板式家具零件表面缺陷人工检测过程存在的检测效率低、准确率低、检测结果无法数字化存储等问题,提出了一种基于图像分割和深度学习算法的饰面人造板表面缺陷的检测方法。【方法】利用工业相机采集人造板图像,构建缺陷数据集,采用全局阈值和局部动态阈值算法分割表面缺陷与图像截取,通过将ReLU6非线性激活函数替代ReLU函数,并引入倒残差结构的方法,优化MobileNetv 2深度学习网络,进行缺陷识别与分类。【结果】该方法对饰面人造板表面崩边和划痕缺陷的检测精确率分别达到了93.1%和97.5%,召回率分别为95.3%和97.6%,单张板件平均检测用时为163 ms。【结论】本研究提出的方法具有较高精度与稳定性,可解决传统人工检测方法的准确率低、效率低等问题,为家具板材表面缺陷的自动化检测提供新思路。图6表3参21     

基于蚁群算法的水果图像分割技术

为了解决移动影像终端对水果识别与处理的关键问题,在分析现有水果图像处理方法的基础上,提出了基于蚁群算法的彩色水果图像分割算法,建立了四维向量信息结构的蚂蚁单元描述模式和蚁群图像分割算法的信息操作策略,给出了算法的详细执行步骤。利用Matlab软件进行了图像处理算法的试验分析,结果表明,该方法对水果识别有效、可行,对水果图像分割处理具有一定的借鉴价值。     

基于深度学习的图像分割在畜禽养殖中的应用研究进展

图像分割作为智慧农业养殖中“视觉系统”的重要组成部分,被广泛应用于畜禽的智慧养殖中。近年来,深度学习算法飞速发展,基于深度学习的图像分割技术也取得了重大突破。这些方法赋予了分割区域更准确的语义信息,使得图像分割更加精准和智能,为畜禽智慧养殖提供了更强的技术支持。本文通过广泛收集和整理国内外研究的相关文献,重点阐述了图像分割技术在畜禽养殖中的畜禽计数、体尺体质量测量、姿态估计与行为识别、体况及疾病检测、精准饲养等方面的应用现状,给出了如何根据实际性能需求（精度、处理速度）、数据集、计算资源等方面选择合适图像分割方法的建议,总结分析了当前研究中与畜禽养殖相关且可用于图像分割训练的公开数据集;并指出了基于深度学习的图像分割技术在畜禽养殖中所面临的挑战与未来的发展趋势,希望能为畜禽养殖中图像分割技术的具体应用提供参考。     

基于颜色指数与阈值法的稻田图像分割

为系统、全面地分析不同颜色指数对南方稻田图像分割的适应性,以分蘖期、拔节期稻田图像为研究对象,选择36种常用的颜色指数,采用Otsu阈值法开展基于颜色指数和阈值的图像分割研究,通过比较各颜色指数的分割结果,明确分蘖期和拔节期图像分割的主要干扰因素,筛选最适宜稻田图像分割的颜色指数。结果表明：水稻倒影、浮萍是分蘖期稻田图像分割的主要干扰因素,叶片镜面反射、浮萍和土壤阴影是拔节期稻田图像分割的主要干扰因素;组合指数COM2、MxEG、CIVE和GMR在分蘖期图像和拔节期图像均具有较好的分割精度。因此,基于颜色指数COM2、MxEG、CIVE、GMR和Otsu阈值的稻田图像分割方法对稻田图像分割的干扰要素具有较强的区分能力,分割精度较高,更适宜于南方稻田图像处理研究。     

基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割

为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法。运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果。试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5%,运行时间为1.166 2s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法。     

基于图像分割的甘薯抗褐变种质资源的快速鉴定

为探究基于图像识别技术的甘薯种质抗褐变能力快速鉴定方法,以98份甘薯品种为材料,基于MATLAB R2018b,利用二值化分割图像背景,检测甘薯切片图像像素值,并利用RGB颜色通过聚类分析分类,应用欧氏距离计算不同类型的甘薯褐变面积,并计算褐变面积在整个甘薯切面的比重。结果表明：分割图像背景后,通过聚类分析将98份材料按薯肉色分为40个白色系品种,35个黄色系品种,23个桔红色系品种。利用不同品种褐变面积比重及方差分析筛选出的优质抗褐变甘薯品种有：白肉色系品种‘紫云薯’、‘川薯231’、‘川薯218’;黄肉色系品种‘龙薯21’、‘齐宁31号’、‘冀菜薯7号’;桔红肉色系品种‘金薯69’。因此,基于颜色空间和欧氏距离的图像分割方法可用于甘薯种质的抗褐变能力快速、准确地鉴定。     

基于数学形态学的树木图像分割方法

该文针对智能整枝机视觉系统的需要提出一种以数学形态学为主的图像分割方法,解决了智能整枝机视觉系统中背景复杂下树木图像分割困难的问题.该方法分成5个步骤:①利用小波变换将图像进行压缩;②亮度矫正;③用分水岭算法对图像进行分割;④用区域合并法解决分水岭算法中的过度分割问题;⑤用中值滤波器滤除分割过程产生的孤立点.结果表明:该方法比Roberts算子、Sobel算子及Prewitt算子对树木图像的分割效果好,为立木整枝机视觉系统的深入研究打下了基础.     

基于支持向量机的水稻稻瘟病图像分割研究

水稻稻瘟病图像的分割是水稻稻瘟病自动分析与识别的关键环节,其分割效果直接影响后续处理。提出一种基于支持向量机的水稻稻瘟病病害彩色图像分割方法。首先选取叶子正常部分的像素点以及颜色相对复杂的病斑像素点作为负训练样本和正训练样本,提取像素R、G、B彩色分量作为特征向量,对支持向量机进行训练,然后在RGB空间利用训练好的支持向量机对待分割图像的所有像素点进行分类,实现水稻稻瘟病彩色图像的分割。为了获得最佳的分割效果,采用网格搜索法对径向基核函数下的不同核参数分割效果和性能进行比较与分析,确定最佳模型参数。利用此模型进行水稻稻瘟病图像分割实验,获得较好的分割精度,结果优于最大类间方差分割算法。     

一种两阶段彩色图像分割方法的原木识别

针对原木图像存在年轮、锯痕以及原木之间紧密接触的问题,提出两阶段分割方法,即依据原木目标和背景的颜色差异应用K均值算法进行聚类得到相互紧密接触的原木目标分割结果;然后应用分水岭分割算法将粘连的原木目标加以分离．结果表明：与直接用分水岭算法和K均值算法相比,本方法能够有效地分割出原木目标．     

生物图像阈值分割方法的研究

阈值法是最基本的图像分割方法之一,被应用于很多领域,特别是在图像相对简单的生物图像处理方面得到了广泛使用.本文对现有的各种图像阈值分割方法进行综述,重点介绍了基于图像灰度直方图的阈值分割方法.     

基于图像分割的苹果叶片几何参数计算

针对传统方法和叶面积仪法测定作物叶面积、叶长、叶宽等参数费时费力,成本高等问题,提出苹果叶面积、叶长、叶宽和周长的图像测定法。首先采用颜色空间转换法转换RGB(红、绿、蓝)图为HIS(色调、亮度、饱和度)图,并以大津法(Otsu)阈值色调(H)获取二值图像;再根据二值图中苹果叶边缘像素坐标分布特征,计算叶长、叶宽和叶周长,根据苹果叶片像素数计算叶面积;最后对叶长、叶宽和叶面积的计算值与实测值之间进行均方根误差(RMSE)和决定系数(R~2)计算,并以测定硬币周长的方式验证周长算法。结果表明:苹果叶面积、叶长、叶宽的RMSE值分别为0.58cm~2、0.46和0.10cm,R~2值分别为0.99、0.93、0.97,测定的1元、5角、1角硬币的周长分别为7.68、6.42和6.10cm。RMSE取值较小和R~2取值较高表明叶面积、叶长和叶宽算法结果可靠,周长算法验证结果表明周长计算值与实测值之间差异较小。