基于色差信息多色彩模型的黄羽鸡快速分割方法

快速准确分割出复杂背景下的鸡只图像,是应用机器视觉系统快速识别实际饲养环境下病鸡的关键步骤。以某鸡舍散养的黄羽肉鸡为分割目标,提出了一种基于色差信息的多色彩模型鸡只分割方法。首先对200幅自然环境下拍摄的图像在常用的色彩模型下,分析了鸡冠、鸡身羽毛、鸡肚羽毛以及背景的颜色特征,利用背景在RGB色彩模型的R、G、B三分量色差信息特征进行一次分割,去除大部分的背景,然后转换到HSV色彩模型,获取黄羽鸡不同部位的H分量阈值,再由H阈值范围提取鸡身、鸡冠实现二次分割,最终得到分割目标。实验结果表明所提方法实际分割正确率为86.3%,优于L*a*b*色彩模型聚类的78.4%。所提方法复杂度小,运算时间短,适用于实时分割场合。     

吉林省本地鹅和杂交鹅的产肉性能及胴体分割的研究

:随机选择刚出生的本地鹅雏和杂交鹅雏各 130只 ,采用放牧加补饲的方式育肥至 6 3日龄 ,进行屠宰测定。结果本地鹅平均活重 32 87 50g ,胴体重 2 854 10g ,半净膛率 80 18% ,全净膛率 73 76 % ,头重 12 9 3g ,颈重 2 4 3 2g ,翅重 157 6g ;杂交鹅平均活重 3482 6 9g ,胴体重 2 96 1 92g ,半净膛率 78 6 3% ,全净膛率 72 6 % ,头重 136 2g ,颈重 2 57 5g ,翅重 16 6 2g。表明该方式育肥效果显著 ,且杂交鹅优于本地鹅。通过与全放牧方式育肥的同龄本地鹅对比 ,说明品种、性别、育肥方式对育肥效果均有影响     

英语幽默语的语义基础特征及功能

从语义看,幽默语只有与其他语言形式、具体的语境相结合,才能诠释其幽默。歧义是产生幽默的常用手段,比喻、反语、双关、夸张等手段则是幽默语言中最常用的语言技巧。     

游离棉纤维长度的计算机测量

文中介绍了一种棉纤维长度测量的新方法,即用CCD捕获游离棉纤维图像,然后依据数字图像处理及模式识别的理论,建立起一个实际可行的算法,来完成对棉纤维多种长度指标的一次性测量。该算法涉及到数字图像的二值分割、补断、修剪、像素跟踪等几个方面,且针对棉纤维图像的特征,进行了优化。     

基于显著和模糊检测的浅景深作物病害图像分割

大多数现有的基于图像的作物病害诊断方法往往对输入图像的质量具有很高的要求,例如要求背景简单、大景深等等。因此这些方法的预处理过程中需要去除复杂背景,然而这个预处理较难获得理想的结果。此外,当作物病斑面积较小时,会使得获取的图像景深较浅,也导致了这些方法难以抽取精确的病斑区域。为了解决上述问题,该文提出一种利用目标检测来分割病斑图像的方法。首先,该方法对抽取的结构特征和颜色特征进行整合并对特征空间进行量化,从而得到作物病害图像的显著区域。该方法不需要进行去除复杂背景的预处理过程即可得到病斑区域的图像;同时,为了处理浅景深的病害图像,引入了模糊检测方法用以进一步过滤背景和模糊区域的图像。试验中利用多种黄瓜和水稻病害的图片,将该方法与阈值法、图切割法进行了对比,结果表明该方法在效率不明显降低时,其分割效果明显优于阈值法;在分割效果差异不大时,其运行效率明显高于图切割方法;同时,该方法能够对浅景深的作物病害图像的病斑区域进行有效的分割。     

一种结合形状特征的多光谱遥感图像分割方法

提出一种结合形状特征和光谱特征对多光谱遥感图像进行分割的方法。首先确定形状因子和光谱因子的表达式．然后应用区域生长算法在给定区域异质性阈值的约束条件下进行图像分割。实验结果表明此方法对中高分辨率多光谱遥感图像的分割效果较好，有一定的推广价值。     

英语短语动词的三要素——以away组成的含gradually之义的短语动词为例

从语义的角度来对短语动词进行系统地认知是一种科学的新理念、新方法。以短语动词中的副词或介词为主线来进行纵向的组群亦是切实可行的一种好方法。然后在横向上辨析相关的同义的短语。以三者的有机结合所形成的复合思维来加以认知则更具特色。由away组成的短语动词可表数个意义。含“gradually”之义时,所表意义为动状关系。     

基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究

为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法.该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数.运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割.结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效.     

在小波域进行基于模拟退火算法的图像阈值分割

基于小波变换、模拟退火算法及二维最大类间方差(2DMVB)原理,提出1种新的应用于小波域的2DMVB金相图像分割方法。该方法借助“零树编码“的思想,首先在小波变换的低频域进行2DMVB分割,并采用模拟退火算法优化求解过程,然后根据低频域的分割结果,就能获得原始图像的最终分割结果。实验结果表明该方法分割效率和抗噪能力较2DMVB都有提高。     

基于序贯扫描算法的区域标记技术与蘑菇图像分割方法

蘑菇采摘机械手通过机器视觉系统进行引导与定位,需要对菇床上的蘑菇图像进行处理和分析。为了在一幅蘑菇图像中将各个蘑菇的边界识别并区分出来,作者提出了一种分析算法。首先分析了蘑菇图像的数字特征和边界的分割方法,提出了基于序贯扫描方法的蘑菇图像区域标记技术,实现了各个蘑菇图像中心区域的识别。然后,从各个中心区域的中心坐标点出发,沿着不同角度的半径方向搜索蘑菇边界点,将找到的各个蘑菇边界点存放到相应的动态链表中,实现各个蘑菇的独立分割,最后在Visual C++软件平台上对该算法进行了验证。结果证明该方法是可行的,为蘑菇采摘机器人视觉系统的开发奠定理论基础。