基于LBM的苹果采摘机器人视觉图像自动修复算法

为恢复被果树枝叶遮挡后丢失的信息,首先通过计算遮挡因子,确定果树枝叶对苹果的遮挡区域;然后,利用格子波尔兹曼方法求解各向异性扩散方程,估计丢失的信息,提出了基于格子波尔兹曼方法的图像修复算法。实验证明,该算法能够有效实现苹果图像中枝叶遮挡部分的修复。与基于曲率驱动扩散的图像修复算法相比,该算法具有较高的峰值信噪比。由于算法的高度并行性,可以将其用于构建并行图像处理系统,并且适合苹果采摘机器人视觉系统。     

高能混合粒子场诱变小麦的细胞学效应研究

利用北京正负电子对撞机直线加速器E2束流打靶产生高能混合粒子场,以0、109、145、1952、84和560Gy的剂量处理两个冬小麦品种ZY9和ZH7,并与相同剂量的60Coγ射线相比较,研究其细胞学效应。试验结果表明,混合粒子场辐照小麦种子可抑制根尖细胞有丝分裂,诱发染色体出现单微核、双微核、多微核、环状染色体、落后染色体、游离染色体、染色体断片等多种畸变类型。混合粒子场与γ射线诱发的微核畸变率和染色体畸变率均存在明显的剂量效应,但混合粒子场的损伤效应明显高于γ射线。混合粒子场可诱发高频率的环状染色体和染色体断片,显示出混合粒子场处理小麦具有比γ射线处理更高的相对生物学效应。     

基于多层感知器神经网络对遥感融合图像和TM影像进行土地覆盖分类的研究

８０年代以来，人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的应用不断向广度和深度发展．用不同空间分辨率的ＴＭ和ＩＲＳ遥感图像进行融合，综合了不同传感器数据所提供的信息，增强了图像的清晰度，改善了解译效果。用多层感知器神经网络对遥感融合图像进行分类，分类精度达９５％，比用多层感知器神经网络对ＴＭ图像进行分类（分类精度达７３％）效果要好．     

基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机（SVM）等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。     

“麦德姆”造成山东暴雨的卫星水汽图像分析

为提高台风暴雨的预报准确率,降低对农业生产的影响,本研究利用常规观测资料和FY-2E卫星云图,分析台风"麦德姆"造成山东暴雨的成因。结果表明:前期强降水是由台风倒槽造成,后期中、低纬度系统相互作用导致半岛地区出现大暴雨;水汽图像上的亮区对应对流层中上部湿区,亮区与低层水汽通量散度大值区和500 h Pa总温度场高能舌重合,对台风路径的预报和暴雨落区有较好的指示意义;水汽图像上系统的形态和灰度变化,能更有效地监测中、低纬度系统相互影响导致的过程,叠加云导风产品能更清晰地监测台风进入中纬度变性为温带气旋的风场与云系变化,云导风产品在台风预报分析中能发挥重要作用。     

采用区域生长法分割根系CT图像的改进算法

提出了一种基于阈值分析和区域生长相结合的用于植物根系CT序列图像分割的算法。首先通过直方图分析,初步确定根系区域的分割阈值,再利用经过改进的区域生长法分割得到目标区域。实验结果表明,该分割算法计算量小,分割精度高,在提取目标的同时,能够有效地分离介质(背景)像素;而且对于背景复杂、噪声较大、目标像素灰度不均匀的CT图像也能取得较好的分割效果。     

基于差分投影法实现仓储害虫图像的精确定位

针对仓储害虫图像的特点,提出了一种基于投影法的图像目标快速定位算法.本算法的优点是特征提取简单,计算量小,速度快;在处理时间上可以满足应用的实时性要求.通过在对仓储害虫差分图像处理中的试验证明,该算法能够快速地识别出实时采集的图像中的目标位置,定位精确.     

农作物无损检测的机器视觉系统标定方法研究

基于机器视觉的无损检测是植物生长建模的关键技术之一,对图像采集系统进行标定是实现无损检测的基本步骤.目前,摄像机标定的方法有传统标定方法、主动视觉标定法、自标定方法等.为此,对现有标定方法分别进行了讨论与比较,结果表明,传统线性标定法可以满足农作物无损检测的要求.     

基于遗传算法的遥感数字图像镶嵌研究

遥感数字图像的镶嵌处理是遥感图像处理的基本工作之一，为此介绍了一种基于遗传算法确定图像重叠区和调整图像色度，以辅助完成遥感图像的镶嵌工作的新方法。     

基于流域算法的谷物籽粒图像分割技术

为解决谷物外观品质检测过程中获取图像的籽粒粘连问题,提出了一种基于先验知识的流域分割算法。首先,设定合理的区域面积阈值Ath,标记并去除图像中的单个籽粒区域,结果记为M;然后,设定有效腐蚀次数Eth,对粘连籽粒区域进行流域分割,结果记为Mc;最后,取Ms与Mc的并集,作为分割结果。试验结果表明,该算法分割效果较好,分割精度达到95．4％。