基于模糊理论的图像检索算法

在对图像颜色量化的时候,处在量化边界的颜色存在模糊性。在Zadeh提出的模糊集合理论中,隶属度函数能够很好地描述具有模糊性的过渡过程。采用HSI颜色空间的隶属度函数解决以上问题,统计模糊量化直方图来更好地近似人的视觉感知。同时,我们加入模糊子集内颜色的位置分布特征和离散度特征来表示颜色的空间信息。由于纹理也是描述图像的重要信息,提取了经典的灰度共生矩阵。随后,给出了融合四种特征描述符的图像检索算法,并采用模糊汉明距离（FHD）进行相似性度量,实验结果证实了两种检索算法的有效性。     

基于最大类间方差的图像分割改进遗传算法

在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进, 提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法. 该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识, 缩小了初始种群的选取范围, 提高了遗传算法的寻优能力. 实验表明, 改进的遗传算法应用于图像分割较传统遗传算法有更好的效果.     

浅谈遥感图像增强的处理

图像增强的重点是提高图像的可判读性,使分析者能从视觉上便于识别图像内容。     

基于HSI色彩空间与FFCM聚类的葡萄图像分割

为适应农业采摘机器人对葡萄对象快速准确识别的需要,提出了基于HSI色彩空间与以直方图信息为特征的快速模糊C-均值聚类(FFCM)算法相结合的葡萄图像分割方法。该方法以H分量作为葡萄图像聚类分割的处理数据,根据FFCM算法对灰度图像聚类分割。试验对夏黑葡萄果实在自然光、顺光、背光照射环境下拍摄的图像进行分割。结果表明:葡萄图像分割方法能够快速且较好地从复杂自然环境中将葡萄目标分割出来,为葡萄采摘机器人的研制提供了重要参考。     

基于颜色特征的油菜害虫机器视觉诊断研究

害虫的准确识别是针对性地施用农药以有效治理虫害的基础,而人工识别的劳动强度大且主观性强。为此,提出了一种利用颜色特征的害虫视觉识别技术。使用GrabCut算法从虫害图像中分割出完整的害虫主体图像并计算其最小外接矩形区域的H/S通道直方图,使用害虫基准图像对其进行直方图反向投影并计算交叉匹配指数。匹配指数和害虫标签共同组成的特征向量用于训练C4.5分类器。计算待检害虫图像的交叉匹配指数,输入分类器即可得到识别结果。实验结果表明:该技术可准确识别菜蝽、菜青虫、猿叶甲、跳甲及蚜虫5种害虫,准确率达到92%。     

改进的Otsu算法在粮食颗粒图像分割中的应用

针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题,采用二维直方图投影到对角线得到一维阈值的方法,消除二维自适应阈值算法中的冗余计算,从而提高了计算速度.为此,将该方法应用于粮食颗粒图像分割中.实验表明,该算法在计算时间上远小于原始二维Otsu算法.     

缺素叶片彩色图像颜色特征提取的研究

在提取无土栽培番茄营养元素亏缺叶片彩色图像的颜色特征时，为了使颜色特征有效性不受叶片大小、形状和叶片背景噪声影响，对由几种常用颜色系统表示的叶片图像进行了统计算法、相关系数算法提取叶片颜色特征的研究，以上的方法未能获得很有效的颜色特征。最后，提出了百分率直方图法提取缺素叶片图像颜色特征，进行了除去图像中白色背景影响的研究，用百分率直方图取代一般直方图以解决叶片大小对颜色特征提取影响的研究，以及如何确定提取颜色值区域的研究，此方法提取的颜色特征能理想地识别缺素番茄叶片，准确率在70%以上。     

棉花异性纤维图像分割方

通过直方图分析,建立了适用于棉花异性纤维图像的增强模型;提出了改进Otsu法,并对Otsu方法的分割效果进行了深入分析。实验结果表明,所有棉花异性纤维图像的灰度直方图基本都呈单峰特性;所建的增强模型可以显著提高异性纤维目标与皮棉背景之间的对比度;改进Otsu法将最佳阈值的搜索范围从0～255缩减到150～230,使此环节的计算速度提高了     

利用位置特征法分离作物和行间杂草的研究

以化学防除适期豆田杂草为研究对象,根据条播作物豆田作物行的间距相对固定的位置特征,利用像素直方图法确定作物行的中心行宽并识别行间杂草.通过对几种填充作物行区域的算法进行了大量的研究,得出使用改进的扫描线填充算法分割杂草运行速度最快,避免了重复扫描现象的发生,满足动态实时处理的要求.