基于改进遗传脉冲耦合神经网络的玉米病害图像分割方法

作物病害图像分割是利用数字图像处理技术进行病害识别的关键性技术环节之一,现有病害分割方法存在病害区域外部形态特征细节保留程度差和颜色纹理信息丢失等问题.针对上述问题,提出一种基于改进遗传算法的脉冲耦合神经网络分割方法.首先改进遗传算法,以信息熵的加权线性组合作为优化适应度函数用以在每次迭代过程中评价脉冲耦合神经网络对于病害区域的分割效果,通过计算种群适应度方差和适应度均值自适应调整遗传算法的交叉概率和变异概率;然后将改进遗传算法与脉冲耦合神经网络相结合,实现网络连接系数、衰减系数和幅值系数的自动优化调节;最后利用改进遗传脉冲耦合神经网络分割算法,在RGB子空间分别对病害图像进行病害区域分割,将分割结果利用RGB颜色空间子图合并策略实施合并,从而得到最终的图像分割结果.将此算法、最小交叉熵阈值化算法和GA-PCNN算法用于玉米黑瘤粉病彩色图像病害区域分割.结果表明:从主观视觉评测角度,此算法分割效果较好,能够较为细致的呈现病害区域的外部形态特征和较为完好的保留病害区域的颜色纹理特征;从客观量化评测角度,此分割算法在目标区域分割匹配率、错分率和正确率上明显优于最小交叉熵阈值化算法和GA-PCNN算法.     

基于脉冲耦合神经网络的植物叶片病斑分割

为了提高植物病斑图像的分割精度与效果,提出了1种基于脉冲耦合神经网络的植物叶片病斑分割方法。首先利用最大熵机制原理在RGB(红、绿、蓝颜色模型)、HSV(色调、饱和度、亮度颜色模型)空间中选出熵值最大的分量作为处理对象,再利用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,进行病斑的二值分割,最后对病斑部分进行彩色还原。通过与传统的最大类间方差法(OSTU)进行对比试验表明,该方法分割处理效果比较理想,鲁棒性好,分割准确率高。     

基于脉冲耦合神经网络的汉字纹理特征提取

论文运用改进的脉冲耦合神经网络（PCNN）简化模型结合梯度向量的方法对汉字图像进行纹理特征提取。首先对汉字图像求出梯度向量得到梯度图像,然后利用PCNN的脉冲并行高速传播特性对梯度图像进行迭代点火,每次点火后的二值图像进行概率统计,全部迭代次数的统计向量作为提取的纹理特征。仿真结果表明统计向量作为纹理特征的有效性,同时验证了该方法具有运算速度快、旋转不变性和尺度不变性的优点,为汉字复原提供了研究的基础条件。     

一种基于粗糙集理论的神经网络图像分割方法

神经网络用于分割图像时需要大量的训练数据,由于数据量大,计算速度相当慢,不适合实时数据处理.基于此,将粗糙集理论与神经网络相结合,提出基于粗糙集的神经网络图像分割方法.利用粗糙集理论中的约简的计算方法,从图像属性中获取精简的规则,根据这些规则构造神经网络各层的神经元个数,并根据粗糙集理论中的属性重要性来修正神经网络的权值.实验结果表明,该方法抗噪能力强,提高了精度,在大大缩短网络训练时间的同时改善了分割效果,满足图像处理的实时性要求.     

基于SOM神经网络的彩色牛乳体细胞图像分割

图像分割是进行图像处理的基础,也是图像识别和图像分析的基础性工作之一.本文在分析了SOM算法的基础上,首先利用各像素的RGB值作为输入样本对网络进行训练,然后采用训练好的SOM神经网络对牛乳体细胞彩色图像进行分割.实验表明,SOM神经网络应用于彩色牛乳体细胞图像的分割是一种有效的方法.     

玉米自动化考种过程的粘连籽粒图像分割

针对玉米自动化考种过程籽粒粘连导致穗粒数统计准确率低的问题,提出一种遗传算法(GA)与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的分割方法(GA+改进PCNN),对粘连玉米籽粒图像的分割问题进行研究。采用数学形态学和wiener滤波对待分割图像去噪,基于小波变换进行多图像融合得到新图像;利用遗传算法寻找改进PCNN模型中参数β、αE和VE的最优解并进行图像分割。结果表明:1)本研究方法对粘连玉米籽粒的分割准确率为98%;2)本研究方法的交叉熵、区域内部均匀性、形状测度维和区域对比度指标依次为0.079 4、0.975 4、0.878 5和0.869 2,总体优于OTSU、改进分水岭、迭代法全局阈值和未改进PCNN分割算法;3)本研究方法的单幅图像处理时间为22.07s,用时长于各比较算法,但分割效果最理想。     

一种基于脉冲耦合神经网络的去除脉冲噪声算法

针对脉冲噪声图像,传统的滤波算法容易造成图像模糊或者图像细节丢失等问题。在深入分析脉冲噪声的特点及脉冲耦合神经网络（PCNN）的内在机理的基础上,提出了一种基于PCNN和边缘信息的脉冲噪声滤波算法。通过PCNN找到图像的疑似噪声点,然后通过对像素的位置信息分析,采用不同的模板对图像进行中值滤波,得到脉冲噪声滤波的具体算法。试验结果表明,该方法不但能有效地去除图像中的脉冲噪声,而且能很好地保护图像细节信息。[     

基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹检测方法

针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带;2)对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作,得到融合后的高低频子带系数;3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像.试验结果表明:采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2％;图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.3511、1.7314、0.9835和0.5263,整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法;双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.9007 s,运行时间最长,但效果最优.     

带脉冲的变耦合时滞神经网络的同步

主要讨论一类带脉冲的变耦合时滞神经网络的同步问题.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,运用线性矩阵不等式(LMI)技术并结合Kronecker积来获得耦合神经网络全局同步的充分性判据,并且所获得的判据依赖于时滞.由于这样得到的判据是LMI形式,因此,可以由数学软件MATLAB的LMI工具箱对所获得的判据进行有效的验证.同时,对细胞激活函数做了更为一般的假设,从而使结论在LMI下可以减少保守性.     

基于神经网络和图像颜色、形状特征的绿色苹果图像分割

图像分割是苹果采摘机器准确识别和定位苹果的关键步骤.本研究首先采用线剖面方法对采集的苹果图像针对颜色特征进行分析,提出了利用颜色特征R-B的色差法对青果期苹果图像进行初步分割.在利用分割后的图像提取图像区域的形状特征(面积、周长、圆形度、离心率等).然后将得到的8个形状特征作为BP神经网络的输入量,随机选取一定数量的样本图像作为BP神经网络的训练样本图像和验证样本图像.样本图像经过BP神经网络训练后,建立了绿色苹果图像的分割模型.通过BP神经网络分割后的苹果图像,果实识别率高达89.3％,分割效果良好.     

基于二维熵的农业图像目标分割

农业图像的目标分割是在农业领域应用机器视觉技术的基础,采用阈值法进行图像的目标分割,能够克服一些图像缺陷。首先将彩色数字图像转换成像素灰度级分布与其邻域平均像素灰度级分布所构成的二维灰度图,再根据图像分割后的最大熵计算分割阈值,然后由计算出的阈值分割农业田间图像,分割的结果显示,二维熵法分割农业田间图像的效果很好,分割质量的优秀率达到了98%。     

基于多水平集的植物图像分割

依据植物图像中不同目标的区域特征,应用多水平集分割算法分割植物图像.该算法能够将植物的花朵、叶片以及背景有效地分割开.与基于聚类的多尺度Ncut算法的分割效果进行比较,多水平集方法在分割效果上优于多尺度Ncut算法.     

基于改进PCNN的昆虫羽翅图像修复

昆虫羽翅是一种结构比较复杂的纹理图像,目前的研究算法都是沿等照度线方向扩散信息,因而在修复线性结构的图像时效果较好,但在修复具有复杂结构的图像时效果不理想。提出了一种新的可以同时修复复杂结构和纹理细节的修复方法。结果表明,该方法对于昆虫羽翅的修复是有效的。     

基于RGB颜色相似度的成熟草莓图像分割

针对复杂背景下的成熟草莓图像,提出了一种基于RGB颜色相似度的成熟草莓图像分割算法（CS\|BASED RSIS）。首先提取成熟草莓区域,确定成熟草莓的主颜色,然后遍历待分割的图像,求出每个像素点相对于主颜色的颜色比和相似度,进行颜色相似度的阈值分类,最后经多次膨胀和去除小面积对象的数学形态学处理,输出分割结果。试验结果表明,在无粘连无遮挡、无粘连有遮挡、有粘连有遮挡3种复杂环境下,与OTSU等图像分割算法相比,CS\|BASED RSIS算法不仅能达到更好的分割效果,而且平均分割时间仅为0965 s,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。     

基于Lab颜色空间下的小麦赤霉病图像分割

针对智能识别小麦赤霉病方法中分割患病麦穗图像效果不佳的问题,运用中值滤波方法对患赤霉病麦穗图像进行降噪预处理,采用基于阈值的最大类间方差算法(OTSU)、基于聚类的k-means算法在RGB、HSV和Lab颜色空间中对小麦扬花期到黄熟期感染赤霉病的麦穗图像进行分割,提取出麦穗的病害部分。采用试验田环境下扬花期到黄熟期200张患赤霉病的麦穗图像进行分割试验,结果表明:将图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间并对a分量采用最大类间方差算法(OTSU)进行分割的效果最佳,误分率仅有1.11%。     

基于数学形态学和最大似然法的遥感图像分类研究

随着高空间分辨率遥感影像应用范围的不断扩大,传统基于灰度值的遥感图像分类方法很难满足实际需要.该文通过数学形态学方法,对高空间分辨率遥感全色图像进行处理,通过交互式选择训练区,构造包含形态学梯度、高帽变换和灰度均值的三维特征向量,利用Bayes最大似然分类器对高空间分辨率遥感图像不同土地利用类型进行自动识别,改善了分类精度.这种分类方法,可以用于指导森林资源监测、土地利用现状调查和国土荒漠化监测与评价的工程实践.     

sul型甜玉米种子乳熟后百粒重和活力变化的研究

试验以 3个早熟 sul型甜玉米自交系为材料分析了乳熟后甜玉米种子百粒重、发芽率和活力的变化。结果表明 ,从抽丝后 30 d起发芽率已较高。百粒重和活力指数随成熟度增加逐渐增大 ,5 0 d百粒重最大 ,达到种子形态成熟 ;4 5 d活力指数最大 ,达到种子生理成熟。最佳采种期应以抽丝后 5 0 d为宜     

基于BP神经网络和纹理特征的马尾松图像分割方法

马尾松图像中树干部分的纹理可以很好地描述图像中的分割目标,表明神经网络可应用于该分类问题,如果给予较理想的训练样本,就可以得到较好的网络;再用此训练好的网络对输入图像进行分割就会得到较好的结果.结果表明这种方法效果良好.