基于图像处理的蟹塘水草图像导航线拟合方法

针对河蟹养殖中水草清理是以人工完成为主,存在费工费时、劳动效率低、成本高等问题,提出一种图像处理的蟹塘水草图像导航线拟合方法。首先通过采集水草RGB图像,并转换为HSV颜色空间,并选用H分量二值分割,对分割图像进行填充处理;其次根据水草图像面积差异,设定参数删除非目标区域,进行形态学运算,保留目标区域;再按列查找二值图像非零像素点的中点位置,得到水草图像形态特征曲线;最后根据查找的特征曲线,利用最小二乘法拟合出导航线。试验结果表明本文方法拟合导航线相对误差在0.498%以内,平均相对误差绝对值为0.247%,平均耗时为0.005 s。本文方法能够较好地满足水草图像导航线拟合的准确性和实时性,可为智能化水草清理作业船的研制奠定理论与技术基础。     

一种基于边缘形状的边缘连接方法

在图像处理领域,边缘检测是一个重要的步骤,在数字图像分割、立体匹配、目标识别等领域里有着重要的作用。在检测出来的边缘中,有很多间断的部分,这使图像分割变得更加困难,为使分割更加理想,需要将间断部分连接起来。本文提出一种应用差分原理,基于边缘形状的边缘连接方法。通过对新方法进行理论分析和对比实验,此方法能有效连接间断边缘。     

科尔沁沙丘草甸相间地区土地利用与覆被识别

为了实现基于单独光学遥感数据对科尔沁沙丘草甸相间地区土地利用与覆被(LULC)类型的识别,选用2018年64景Sentinel-2影像,结合影像分割技术,利用植被物候信息和生境特征,建立了基于群落水平的LULC决策树识别规则,总体分类精度为0.91,Kappa系数为0.89.分类结果显示:研究区旱地分布面积最大,占33...     

面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。     

免耕覆盖地秸秆行茬导航路径的图像检

提出了秸秆行茬视觉导航方法,引导农机具在根茬行间作业以防止堵塞,并对玉米直立根茬导航路径的检测方法进行了研究。选取了图像的彩度信息作为研究对象,通过多种自动阈值选取方法的对比试验和分析,采用迭代法对根茬图像与土壤背景进行了有效分割,并采用2次腐蚀处理去除噪声,通过膨胀处理填充目标区域孔洞;使用了过已知点的Hough变换检测出玉米直立根茬行间及行茬直线。田间试验表明,该方法能够有效地提取出秸秆行茬导航路径,计算时间不超过     

排灌对低压线损的影响

农村低压排灌用电是指用于农业排涝抗旱的用电。农民田地分散,小块分割,没有固定的排灌设备,每到农忙季节,各家都急需用电,特别是在抗旱时节,农民利用农用潜水泵不分昼夜在田间地头抽水,这类用电季节性强、时间短、地点不固定、用电设备质量差。大面积农村排灌用电,不但造成装表收费难,而且电能损耗大。     

玉米根茬图像的分割方法

对保护性耕作留茬覆盖情况下田间玉米根茬图像进行了分割.选取采集图像的彩度信息作为对象,通过对几种常用的自动阈值选取算法的比较,选择了迭代法对田间图像进行分割.实验结果表明:该方法能够有效地将根茬目标与土壤背景分割开来,为下一步检测行茬直线并将其作为导航基准线进行视觉导航的研究提供了基础.     

自然环境下桃子图像分割算法

成熟果实的识别是果蔬采摘机器人视觉系统的关键问题,要解决该问题,首先需要进行有效的图像分割.从复杂背景中分离果实一直是该领域的一个难题.为此,针对自然环境下的桃子图像进行了图像分割方法的研究.利用2R-G-B和L*a*b*的a*分量以及HSI的H分量分别对彩色图像进行了3种方法的灰度化处理,然后采用大津法对灰度图像进行了二值化处理,对二值化图像采用匹配去噪与匹配膨胀相结合的方法,去除了复杂背景噪声.试验表明,所提出的桃子分割方法具有很好的分割效果.     

一种基于PERCLOS驾驶员疲劳检测方法的实现算法

PERCLOS法能方便的对驾驶员进行实时、非接触式疲劳检测,在肤色检测的基础上结合眼睛的形状并利用梯度信息定位眼睛,通过计算眼睛的面积变化来确定眼睛的睁开、闭合状态,记录眼睛睁开闭合的次数及其开始、结束时刻,计算PEKCLOS值,当PERCLOS值大于40%,眼睛持续闭合时间大于3 S时,就认为驾驶员属于疲劳驾驶.     

融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类

错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI（Normalized Difference Water Index)、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、SBL（Soil Background Level）等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质（SL;岩石和土壤）、植被（GV;光合作用叶片）和暗色物质（DA;阴影和水）3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明：1）基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2）融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3）具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。