K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类

目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。     

基于广义Hough聚类的粘连猪头尾识别

为了通过形状特征对群养猪进行个体分析,首先必须获得每个猪个体的完整轮廓和主要特征部位。提出了基于距离变换的粘连猪体分割和基于广义Hough聚类的头部和尾部的识别方法。首先利用形状因子判定出图像中粘连猪体,然后对粘连猪体利用距离变换进行外轮廓逐层剥离,确定分离点和分割线,最后利用椭圆拟合对分割后的猪体轮廓进行局部修复,分割过程中轮廓失真较小,能准确地实现粘连猪体的分割。在分割的基础上根据猪体身长来截取头部和尾部的轮廓,根据猪体头尾形状的差异性,采用广义Hough聚类的方法识别头部和尾部,识别的平均正确率为87.28%。     

三维碎片拼合的轮廓提取和特征点检测

针对三维空间碎片的拼接,提出一种轮廓提取和特征点检测的方法。首先,采用一种简单、有效的方法来构建三维碎片数据的拓扑关系,并在此基础上提取碎片的轮廓曲线。对存在缺陷、拓扑关系难以建立的三维测量数据,中给出了相应的修改、调整方法。同时,提出了一种对轮廓进行重采样的方法来计算空间轮廓上每一点的曲率和挠率。将曲率和挠率相结合得出轮廓曲线上各点的全曲率,然后由全曲率值来检测碎片轮廓的特征点。轮廓曲线的描述就由其上每一点的曲率和挠率以及特征点来表征。实验表明了该算法的有效性和稳定性。     

基于红外检测的原木自动化锯切翻转机锯切策略及锯切角度分析

为提高原木锯切装备的自动化程度和加工效率,同时保证原木锯切的出材率,设计了基于红外检测的原木自动化锯切翻转概念样机,分析了原木锯切策略和锯切角度算法,并搭建了原木外轮廓检测装置试验台来对上述计算算法进行验证。原木外轮廓检测装置采用红外测距传感器检测原木任意横截面外轮廓上均匀分布的8点位置参数,这8个点组成的多边形可近似表征原木截面的外轮廓,轴向不同截面的近似八边形轮廓用Weiler-Atherton算法裁剪,并进一步用最小二乘法将裁剪得到的多边形拟合成椭圆形的有效利用区域。结果表明,拟合椭圆与原木小头截面外轮廓形状的吻合度较高,依据该拟合椭圆提出的锯切策略和锯切角度计算方法,对于弯曲度和锥度较小的原木锯切分析具有可行性。     

基于图像处理的红枣分级检测方法设计

为提高红枣分级速度和分级检测的精度,实现无损分级的效率最大化,按照分级要求对红枣的大小、形状、颜色、表面褶皱程度及外轮廓等进行检测。采用图像预处理算法对红枣图像进行平滑去噪、图像增强,多种检测算法比较后采用自适应Canny算法对红枣图像进行外轮廓边缘检测,拟采用傅里叶算法对红枣的尺寸进行计算,由极半径函数确定红枣的形心位置坐标,配合Euclidean算法检测红枣距离尺寸,对干枣、鲜枣以及大小形状不规则的红枣混装进行分级处理。对若干大小、形状等特征不同的红枣进行分级检测试验,结果表明在提高红枣检测速度的同时准确率均在90%以上,具有较好的鲁棒性和准确率,在红枣分级要求精度较高的情况下,减少了整体运行时间,满足红枣分级的实际要求。     

基于纹理特征和神经网络的图像识别

图像特征是用来区分图像内部最基本属性或特征的,它包括了几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等,在这些特征中纹理特征理解过于复杂,至今尚未有一个大家都认同的定义,从而也就使得纹理分析变得很困难。该文主要研究图像的分类识别,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取。以8位灰度图为研究对象,依次对图像进行4个方向(0°、45°、90°、135°)的扫描,并分别建立灰度共生矩阵,从而提取纹理特征参数,然后建立BP神经网络模型,用提取的纹理特征值,来训练BP神经网络模型,使网络模型能够识别图像的内容。此文提出了用纹理特征训练神经网络的方法来识别图像,研究结果表明,纹理是图像分析中一个非常重要的特征,所提取的图像特征是描述图像相当有效的参数。     

基于牛肉大理石花纹标准(BMS)图像的纹理特征分析

 【目的】研究基于图像纹理特征来描述牛肉大理石花纹标准的方法。【方法】以日本、美国和澳大利亚的牛肉大理石花纹分级图像为基础,通过线性回归的方法来研究纹理特征与牛肉大理石花纹标准之间的内在关系。【结果】通过彩色梯度和局部二值模式(LBP)处理后提取灰度共生矩阵的4个特征：对比度、相关度、能量和一致性,这些特征可以准确地描述3个不同国家的牛肉大理石花纹标准。其中,能量特征对图像的差异性不敏感,可以作为3种牛肉大理石花纹标准的共性特征。【结论】基于牛肉LBP纹理特征的线性回归预测模型可以作为牛肉大理石花纹标准的一项合理评估依据。     

浅谈山石与植物的配置在园林景观中的作用

在进行植物与山石配置景观时,需要依据山石自身特征及其周边环境,精心选择与之搭配的植物种类,合理进行植物配置,使整体景观优美、自然。植物的枝、干、冠决定了各自的形态特征;山石的褶皱、颜色决定了它的姿态和用法。在设计前,先要了解山石和植物的形状特征以及各部分的关系,了解它们的外轮廓形状,进而合理配置。     

利用机器视觉识别杂草图像特征的研究进展

总结了近年来利用机器视觉识别杂草中所使用颜色、形状、纹理等图像特征的研究进展,提出了今后相关技术的一些研究方向和方法。     

仿生鱿鱼流体形态建模与数值模拟

随着人工智能与科技手段的逐步发展与提升,鱼类形态特征的研究与鱼类游动减阻机制对于仿生机器鱼设计与复杂游动行为至关重要。本文以茎柔鱼为研究对象,通过对茎柔鱼样本进行视觉图像采集,利用计算机视觉技术提取生物样本形态特征,根据生物特征长度建立生物形态外轮廓方程与三维简化模型,采用数值模拟与四面体非结构网格的方法,计算分析仿生鱿鱼在高速游动过程中的流场特性。分析表明：基于轮廓方程的仿生鱿鱼简化模型在高速游动时具有较低的游行阻力,速度达13.89m/s且俯仰角度在±30°内,其阻力系数在0.0004~0.0011之间,揭示了生物游动时其形态在减阻机制中的重要性;鱿鱼在高速游动时该种姿态为其完成俯仰、转向等奠定了流体形态基础。因此基于生物形态的外轮廓特征与计算流体力学方法为仿生鱿鱼进一步的设计与研究提供了参考依据。     

木材表面缺陷特征轮廓提取算法研究

虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线性噪声,使用中值滤波方法平滑图像。然后分别应用OTSU算法与全局阈值分割算法分离图像背景与目标,对结果二值图像使用数学形态学方法进行滤除和填充,最终用sobel算子提取缺陷边缘。结果表明,采用OTSU算法分割和数学形态学相结合的方法可以很好地提取木材表面缺陷特征,用sobel算子能够提取到比较完整、准确、连续的木材表面缺陷边缘轮廓,提高了目标图像的可视性和精准性。     

元谋干热河谷不同整地措施造林成效研究

在元谋干热河谷对银合欢、山合欢、赤桉和大叶相思进行不同的整地方式种植,调查植株成活率、保存率、生长情况,对不同整地方式旱季、雨季土壤含水量、养分等进行测定分析.结果表明,水平沟和反坡平台套塘整地对苗木成活率、生长量提高幅度较大,浅沟套深塘整地对苗木成活率、生长量提高幅度最大,造林效果最好;水平沟、反坡平台套塘、浅沟套深塘整地旱季土壤含水量比鱼鳞坑整地提高22 %～32 %,雨季可提高26 %～35 %,在3种整地方式中,树种之间土壤含水量差异不大;不同的整地方式对土壤养分的增减不同,加大整地力度,促进植物生长,可以在一定程度上起到改良土壤的作用.     

Identification of nine Iranian wheat seed varieties by textural analysis with image processing

Applying machine vision techniques to classify wheat seeds based on their varieties is an objective method which can increase the accuracy of this process in real applications. In this study, several textural feature groups of seeds images were examined to evaluate their efficacy in identification of nine common Iranian wheat seed varieties. On the whole, 1080 gray scale images of bulk wheat seeds (120 images of each variety) were acquired at a stable illumination condition (florescent ring light). Totally, 131 textural features were extracted from gray level, GLCM (gray level cooccurrence matrix), GLRM (gray level run-length matrix), LBP (local binary patterns), LSP (local similarity patterns) and LSN (local similarity numbers) matrices. The so-called stepwise discrimination method was employed to select and rank the most significant textural features of each matrix individually as well as features of all matrices simultaneously. LDA (linear discriminate analysis) classifier was employed for classification using top selected features. The average classification accuracy of 98.15% was obtained when top 50 of all selected features were used in the classifier. The results confirmed that LSP, LSN and LBP features had a significant influence on the improvement of classification accuracy compared to previous studies.     

基于树种分类的高分辨率遥感数据纹理特征分析

遥感图像尤其是高分辨率（1~4 m）遥感图像在树种分类方面有着广阔的应用前景。利用主成分分析法对遥感数据去相关分析,然后通过对纹理提取过程的分析,探讨不同移动窗口大小对纹理特征的影响,以期为中山陵园风景区的森林调查提供依据,分类方法为经典的最大似然分类器。根据不同移动窗口大小的纹理因子相关性和对保持纹理信息丰富度的影响,来选择合适的窗口大小及纹理因子组合,以对树种分类精度的提高程度为评价标准。研究结果表明,利用窗口大小为19 19下的纹理信息可有效提高分类精度,总精度达到66%,Kappa系数达到0.59,比单纯的光谱信息最大似然法图像分类精度高,其中均值与均匀性、对比度、偏斜度纹理因子组合为最佳纹理组合,能有效减少数据冗余。高分辨率遥感数据纹理信息的运用为树种分类识别时的特征选择提供了有利技术参考。图4表3参19     

南方红壤区马尾松林冠对降雨雨滴特性的影响

降雨是土壤侵蚀的主要影响因素,降雨动能是土壤侵蚀最重要的动力来源。降雨经过林冠层后,由于受到林冠的再分配作用,雨滴特性(雨滴大小、雨滴终点速度和雨滴动能)发生改变,进而改变林下土壤侵蚀特征。为探讨南方红壤区典型树种马尾松林冠对林下土壤侵蚀的影响机制,于2014年5—6月期间在福建长汀县观测了5场有代表性的天然降雨,采用滤纸色斑法对马尾松林内外的降雨雨滴同时进行观测,并汇总分析不同降雨条件下林内外的降雨雨谱,研究结果表明:1)与林外雨滴相比,林内雨滴数量增多,分布范围变大。林外雨滴数量为1 346个,林内雨滴数量为1 608个,比林外多19.5%;林外雨滴直径的大小分布范围是0.6~5.7 mm,林内雨滴直径的大小分布范围是0.4~6.1 mm。2)马尾松林下不同大小雨滴的分布呈双峰曲线,2个峰值对应的直径分别是1.5、3.6 mm,林外不同大小雨滴的分布呈单峰曲线,峰值对应的直径为1.8 mm,林内雨滴中数直径(3.2 mm)比林外(2.0 mm)高60.0%。3)雨滴直径(d)＜2.0 mm时,林内外雨滴终点速度相似,d≥2.0 mm后,林内雨滴的终点速度开始低于林外,且二者间的差异随雨滴直径的增加由0.6%逐渐增加到2.0%。4)人工马尾松林是南方红壤区植被恢复与重建的一种可行途径,降雨经林冠层后,受林冠截留和林冠高度的影响,降雨动能减少了21.8%。该研究可为南方红壤区马尾松林下土壤侵蚀机理的研究提供科学依据。      

日光温室内外气象要素变化特征对比分析

应用东营利津蔬菜基地2009年12月～2010年5月日光温室内外同期气象观测资料,对不同天空状况、不同时段温室内外温湿等气象要素的变化特征进行对比分析。结果表明,日光温室内的保温保湿性能明显,温室内温湿的变化与天空状况、室外气象要素的变化等存在明显的相关性,为进一步做好日光温室内气象预报服务工作提供了理论依据。     

Effect of probability-distance based Markovian texture extraction on discrimination in biological imaging

The effect of probability-distance based re-weighting of image texture features on their discrimination ability was evaluated in this study. A quadratic surface smoothing function was developed from the Bhattacharyya probability distance between two classes of images. The function was used as a re-weighting function for standard grey level co-occurrence matrix (GLCM) textural features in two cases. Case 1 involved 42 images of health and smokers’ lungs. Case 2 involved 144 images of well watered; partially water stressed and dry Rhacomitrium canescens plants. Multilayer perception (MLP) neural networks (NN) classifiers based on standard weighted and probabilistic-distance based re-weighted GLCM textural features were developed for each case. The classifiers were trained and tested using the leave-one-out and the cross-validation evaluation strategies.Probability-distance based re-weighting of GLCM textural features resulted in 37% and 39.22% reduction in true classification error for cases 1 and 2, respectively. It was concluded that re-weighting image texture features based on the probability distance between the classes involved, makes the GLCM texture analysis technique more discriminative and adaptive. This modification will help to overcome the fixed nature of GLCM features which is an area of weakness open to further improvement. Although GLCM features were used in this study, the method can be extended to other co-occurrence-based methods.     

围栏对新疆巴音布鲁克山区草原植被下土壤动物多样性的影响

为了了解围栏这一人为手段对山区草地植被下土壤动物的影响,在草原围栏措施下,对新疆巴音布鲁克草原植被、地下根系、土壤理化性质进行了实地监测,比较了草原围栏内外土壤动物的类群组成、个体数量及生态分布。结果表明,围栏内土壤动物多样性指标高于围栏外,如类群数围栏内为19种,围栏外为8种;个体数围栏内为234个,围栏外为125个;Shannon-Wiener指数围栏内为0.653,围栏外为0.498;即围栏有利于草原植被下土壤动物多样性的保持和提高。     

不加温温室和塑料大棚内外温度的相关关系

本文论述了对不加温温室和塑料大棚的内外温度定量计算的方法,对常用的几种不加温温室和塑料大棚进行了计算。得到了室内外温度的相关关系等一系列对生产具有现实意义的结果,为这类设施的热工设计、使用、评价和改进提出了理论依据。