黄瓜霜霉病图像预处理方法研究

为了获得适合于提取黄瓜霜霉病病斑的颜色和纹理特征的预处理方法,采用邻域平均法和中值滤波法对黄瓜霜霉病病斑图像进行平滑处理并加以比较.结果表明:邻域平均法作为颜色特征参数提取前的预处理效果较好,中值滤波作为纹理特征参数提取前的预处理效果较好;其次为了有效提取黄瓜霜霉病的病斑形状,分别采用一阶微分和二阶微分对图像进行了边缘检测处理,结果表明一阶微分更适合黄瓜霜霉病斑的形状特征提取.这些研究为进一步的特征参数提取以及最终的病害确定奠定了一定的基础.     

超微图像三维重建技术在治蝗农药研究中应用

传统的治蝗农药研究方法存在着研制周期长、实验结果不直观、无法定量研究等问题.基于连续组织超微切片图像的三维重建技术是一种重要的形态学研究方法,可建立生物农药与蝗虫互作组织的三维模型来模拟蝗虫组织器官与生物农药的相互作用过程,该技术在阐明蝗虫组织结构与生理功能间关系及生物农药研究等方面具有重要意义.为此,分析了该项技术在治蝗农药研究中的应用意义.其中,重点介绍了图像保边降噪模型、自适应图像分割、三维混合绘制等关键技术的研究进展.     

基于水平集和先验信息的农业图像分割方法

提出了一种基于先验信息的C-V模型并对杂草、小麦、苹果进行分割研究.根据某类农业图像的特点,把图像表示为易于分割的模型,提取模型中感兴趣目标的信息量作为先验信息,通过H分量得到初始轮廓,并以此初始化提出的模型,迭代求解水平集函数,得到收敛的目标轮廓曲线.对杂草、小麦、苹果分割结果统计分割面积正确率为0.999、0.999、0.846,面积错误率为0、0、0.125.     

概率神经网络在玉米叶部病害识别中的应用

根据锈病、灰斑病、小斑病、褐斑病和弯孢菌叶斑病等5种主要玉米叶部病害的特点,提出了一种基于图像处理技术和概率神经网络技术的玉米叶部病害识别方法.首先,对田间采集的玉米叶部病害图像样本进行去噪处理、图像分割和特征提取;然后,利用遗传算法优化选择出4个独立、稳定性好、分类能力强的分类特征;最后,提取目标对象的特征向量作为输入向量,由概率神经网络(PNN)分类器识别病害类别,平均正确识别率为90.4%,高于BP神经网络.试验结果表明了该方法的有效性,可为田间作物病虫害的快速智能诊断提供借鉴.     

苹果采摘机器人果实识别与定位方法

提出了利用归一化的红绿色差(R-G)/(R+G)分割苹果的方法.对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理后,获得苹果的轮廓图像.对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取.通过建立基于面积特征与极线几何相结合的匹配策略实现双目视觉下的果实定位,对于搜索区域内面积相似的果实,通过计算垂直投影的互相关函数最大值的方法,得到排序基准线,然后根据顺序一致性原则进行匹配.实验结果表明:识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,识别率达到92%.采用随机圆环法,可以准确地提取果实的圆心、半径.在60～150 cm的距离范围内,测量误差小于2 cm.     

基于模糊聚类分析的草莓图像分割方法研究

为改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果,对普通均值聚类的分割方法理论进行分析,针对草莓果实图像的特点将模糊-均值聚类算法引入分割算法,大大改善草莓果实图像的分割效果。     

基于EIT的土壤中油菜根茎检测

主要应用EIT技术检测土壤中油菜的根茎。搭建16电极数据采集系统,采用相邻法激励测量模式获得成像数据并应用基于MatLab的MNR算法进行图像重建。结果表明:本实验方法能实现油菜根茎的无损检测,可以检测出油菜根茎的位置和大小信息;对干枯的油菜根茎检测效果比新鲜根茎差,而对于腐烂的根茎,不能检测出来。据此,可以对土壤中油菜根茎进行可视化观察,了解其根系生长情况。     

基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究

提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。     

图像中成熟苹果果实定位方法研究

针对目前苹果果实图像定位中存在的准确度较低、速度较慢等问题,在分析比较的基础上,对苹果果实定位方法进行了进一步的思考和研究。以3点确定圆算法为中心,配合图像中树枝树叶部分的分割、果实边缘的检测及去除图像的噪声等技术,以使处理速度满足实时要求,并使果实定位结果准确。经测试,本方法对成熟苹果果实具有较好的定位效果。     

基于立体视觉的农机热锻件测量系统设计

为解决农机热态锻件的在线尺寸测量问题,提出了一种基于计算机双目立体视觉的解决方案。针对热锻件的图像获取、特征提取、图像匹配和三维重建等问题展开研究,分别采用光谱选择性图像采集方案、形态学角点和轮廓提取方案,基于标定立体校正的快速匹配和重建方案,构建了一套在线测量系统。为提高系统的实时性,采用Open CV计算机视觉库函数实现相应算法。以一个被加热至1 000℃圆柱体锻件为试验对象,测量结果直径相对误差为2.20%,高度相对误差为1.81%,用时87s。试验结果表明:所提出的农机高温热锻件几何参数测量方法能够满足锻造生产现场对尺寸测量实时、精确、高效的要求。