田间枣树叶片复杂目标图像综合分割方法

设计了一种复杂图像分割的综合算法。首先对图像进行预处理,锁定大致目标范围,对图像进行增强,再基于阈值分割和Canny算子对图像进行初步分割。然后结合形态学处理方法及各种逻辑运算对分割结果进行优化处理,得到精确完整的目标图像。以田间枣树叶片图像为例进行实验,证明了该算法的可行性和有效性。该算法对叶片重叠、叶片灰度不均匀等复杂图像都有很好的分割效果,获得了边缘清晰、平滑、定位精确的边缘图像。     

改进CV模型在高分辨率遥感影像分割中的应用

针对遥感图像的特点及分割要求给出了一种CV简化模型,并对改进模型的正确性进行了实验验证.实验结果表明,该方法不但提高了运算速度,而且能够得到连续封闭的目标地物矢量数据,因此可方便地利用分割边界的几何特征实现地物目标的精确识别.     

基于邻域粗糙集和高光谱散射图像的苹果粉质化检测

研究了基于邻域粗糙集理论的高光谱散射图像苹果粉质化无损检测方法。以576幅波长范围为600~1000nm的苹果高光谱数据为研究对象,利用邻域粗糙集模型对81个原始波段进行选择,从中选择出最优波长子集;利用支持向量机建立分类模型,随机选择526个样本作为训练集,其余50个样本作为测试集,重复仿真10次验证分类能力。仿真结果表明邻域粗糙集能够得到充分表述粉质化程度的14个最优波长,测试模型的平均精度为75%,高于全波长模型的71%和采用主成分分析法的74%。     

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.     

基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割

猪舍场景下,光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等,均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络(FCN,fully convolutional networks)的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络,采用融合深层抽象特征与浅层细节特征并将融合的特征图上采样8倍的跳跃式结构,设计哺乳母猪分割的FCN。利用Caffe深度学习框架,以7栏伴有不同日龄仔猪的3811幅哺乳母猪训练样本进行母猪分割FCN训练,在另外21栏的523幅哺乳母猪测试集上的分割结果表明:该算法可有效避免光线变化、母猪颜色不均、小猪遮挡与粘连等影响,实现完整的哺乳母猪区域分割;分割的平均准确率达到99.28%,平均区域重合度达到95.16%,平均速度达到0.22 s/幅。与深度卷积网络的SDS(simultaneous detection and segmentation)及传统的基于图论的图像分割、基于水平集的图像分割方法做了对比试验,该文分割方法平均区域重合度分别比这3种方法高出9.99、31.96和26.44个百分点,有较好的泛化性和鲁棒性,实现了猪舍场景下哺乳母猪准确、快速分割,可为猪只图像分割提供了技术参考。     

采用改进Mask R-CNN算法定位鲜食葡萄疏花夹持点

为实现鲜食葡萄疏花机械化与自动化,该研究提出了一种鲜食葡萄疏花夹持点定位方法。首先基于ResNeXt骨干网络并融合路径增强,改进Mask R-CNN模型,解决鲜食葡萄花穗、果梗目标较小难以检测的问题;进而针对花穗、果梗生长姿态的复杂性与不确定性,提出一种集合逻辑算法,该算法采用IoU函数剔除重复检测的花穗与果梗,建立花穗、果梗对,并对果梗掩模进行形态学开运算,利用集合关系获取主果梗掩模,确定以主果梗质心附近的中心点为果梗的夹持点。最后,随机选取测试集中的图像进行试验。试验结果表明：果梗夹持点平均定位准确率为83.3%,平均定位时间为0.325 s,夹持点x、y方向定位误差及定位总误差最大值分别为10、12和16像素,能够满足鲜食葡萄疏花的定位精度与速度要求,可为实现鲜食葡萄疏花机械化与自动化提供理论支撑。     

基于多分辨率分析的储粮害虫图像预处理研究

粮虫种类多、体形小且形态结构比较复杂,须借助于高分辨率的图像进行准确的细分。针对高分辨率的粮虫图像,提出基于多分辨率图像分析的粮虫图像预处理方法。本算法首先降低图像的分辨率,并对低分辨率的图像滤波,然后将恢复为原分辨率后的图像与原图像进行"与"运算,并进一步滤波。该法有效去除了对粮虫识别贡献率较小的腿和触角等部分,保留了对识别分类贡献率较大的头部和鞘翅等部分,且预处理后的目标边界比较平滑,同时使算法运行的效率提高了15.12倍,并通过实验进一步验证了该方法的可行性。     

应用纹理分析方法在线监测苹果冻干含水率

在果蔬真空冷冻干燥过程中对果蔬物料含水率进行实时监测,可为冻干过程监控和优化提供依据。该文研究以冻干果蔬物料含水分图像纹理分析为技术手段,实现连续表达干燥过程中物料的含水率。试材选用苹果,采用环形光源和高速CCD组件,在冻干仓窗外分别采集原始苹果样本MA和经CuSO4溶液染色的苹果样本MB在一个完整冻干周期中表面含水纹理变化的动态图像,运用主成分分析法对图像均值等6个含水纹理特征指标进行统计分析,并对原始样本纹理特征的第一主分量与其含水率W1、染色样本含水纹理特征的第一主分量与其含水率W2、W1和W2分别进行非线性回归分析。结果表明,模型的决定系数达到0.9376、0.9289和0.9930,且显著性检验概率均<0.0001,模型检验极显著。同时,模型相对误差基本<3%。因此,由果蔬物料含水图像的纹理特征可实现含水率的在线监测。该方法不但为真空冷冻干燥加工过程控制探索一种利用水分图像处理方法进行水分在线监测的新方法,而且也可在其他干燥加工水分监测及过程控制中应用。     

基于机器视觉的谷物联合收获机行走目标直线检测

针对谷物联合收获机视觉导航,提出基于改进Hough变换(HT)的谷物联合收获机行走目标直线检测算法.通过改进一维最大熵阈值分割方法,提高了阈值分割的速度;对二值图像通过行扫描和列扫描,确定了行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点;以候选点为点集,利用最小二乘直线拟合和直线终点位置确定了待检测直线上已知一点;利用改进HT完成直线检测,与传统的HT相比,将二元映射转换为一元映射,加快了算法速度、减少了空间占用和提高了抗干扰能力.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效地检测出直线参数,且处理时间在100 ms左右.     

基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法

在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题.