基于机器视觉的树木图像实时采集与识别系统

研究了树木图像的实时采集与识别技术 ,以及树木图像处理及分析软件系统的开发 ,并自行设计制作了室内模拟实验系统。树木图像处理技术包括图像的获取、图像的增强、图像边缘检测、图像分割和图像的特征提取与识别。本文的研究能够为分离施药目标与非施药目标提供依据 ,有助于精确农药喷雾的实现。     

针对原木CT图像的一种中值滤波

在对传统的中值滤波和原木CT图像的特点的研究基础上,发现单纯地用中值滤波算法或均值滤波难以同时尽可能地消除混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。对于不同的图像区域,算子也相应地有所不同,其中算子中的权值选取依赖于区域的灰度中值,且当某点的灰度越接近灰度中值,其权值就相应地越大。实践证明,新算法的处理结果优于传统的滤波算法和均值滤波,具有准确性和实时性。     

无人遥感飞机在营造林核查中应用可行性的研究

无人遥感飞机具有体积小、易操作、成本低、效率高的特点,通过搭载遥感设备以及全球定位系统可以获得高分辨率的定位遥感数据。无人遥感飞机已经广泛的应用在军事、水利、农业、环境保护等领域,本文对无人遥感飞机在营造林核查方面应用的可行性进行分析和论证。     

遥感图像融合技术在森林资源调查中的应用

遥感影像在应用之前必须经过一些预处理,图像融合是预处理的一个重要环节。本文以QuickBird全色和多光谱影像为基础,通过应用遥感图像处理软件ERDAS8、7版四种不同的融合方法进行融合实验,并结合主、客观方法来评价四种融合方法的融合结果,从而得出基手QuickBird影像的森林资源调查中较可取的遥感影像融合方法——小波融合法和主成分分析法。     

基于TM卫星图像的水体边缘检测研究

图像的边缘检测是图像特征提取和图像分析理解的基础.运用Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian 4种经典边缘检测算子对TM遥感影像进行水体边缘检测研究,然后对各种算子获得的结果进行比较.结果认为:采用Roberts算子获得的水体边缘不清晰,而且边缘不连续,边缘检测效果比较差;采用Sobel算子获得的水体边缘局部效果不佳,边缘定位精度不高;采用Laplacian算子获得的水体边缘不具有方向性,定位精度高,检测出了绝大部分的边缘;采用Prewitt算子方法二获得的水体边缘明显,效果最佳.因此,Prewitt算子方法二是最佳的基于TM遥感影像提取水体边缘的方法.     

水稻工厂化育秧生长信息智能模拟采集系统的设计

水稻工厂化育秧可有效提高生产效率,确保国家粮食安全。为了给水稻工厂化育秧生长管理提供更为迅速、可靠的信息判决依据和决策支持,设计了一种水稻工厂化育秧生长信息智能模拟采集系统,包括针对水稻秧苗生长情况的高光谱图像信息采集系统和监测水稻生长环境各项参数指标的环境信息采集系统(CO2采集单元、温度采集单元、土壤水分采集单元、光照强度采集单元)。同时,采用Keil C语言开发系统的工作软件,以AT8 9 S5 2单片机为控制器、LCD1 6 0 2为液晶显示器等设计了系统正常工作的软硬件系统。     

基于PC单片机和图像融合的智能花生采摘装置研究

花生植株数据采集和图像识别模块是实现花生摘果机智能化控制的基础,而花生植株图像的曝光问题是影响花生植株识别的重要因素。为了提高花生摘果机的智能化水平,提高在复杂作业环境中的自适应能力,设计了一种基于PC单片机和图像融合的智能花生采摘装置。该装置使用通信模块连接单片机和PC机,使融合图像在PC机上显示,利用小波变换对曝光图像进行处理,并使用PID反馈调节机制实现装置的反馈调节。最后,对花生采摘装置的图像曝光融合算法进行了实验测试,由实验结果表明:利用小波算法可以较高的精度实现图像的融合,提高了图像的清晰度,进而提高了花生收获机的作业质量。     

基于计算机视觉技术的玉米叶绿素含量检测研究

植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关,在农业生产过程中,常常根据叶片中叶绿素含量(SPAD)的多少来精确的判断植物的生长状态,也是控制植株长势的依据。传统的叶绿素含量检测方式分光光度法,存在耗时长、步骤多、操作要求高等问题,而采用计算机视觉技术处理图像的过程更加准确、高效,不会像人眼分析时受到主观因素的影响导致偏差。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米叶片中叶绿素含量,利用扫描仪采集玉米叶片的图像,将图像输送至计算机,然后通过软件处理图像,分割出图像中有效像素的颜色特征值,将特征值转换就可以得到玉米叶片中叶绿素。试验结果显示:利用计算机视觉技术可以准确地测定玉米叶片中叶绿素含量,进而进行合理施肥,避免浪费,对增加玉米的产量具有极大的价值。     

医学图像精细化分割方法研究

指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。     

基于有效积温的玉米冠层图像特征参数分析

为揭示滴灌水肥一体化玉米冠层图像颜色特征参数随有效积温的动态变化规律,明确有效积温对玉米冠层图像三基色RGB的动态变化影响机理,比较图像特征参数的拟合精度。以宁夏主栽品种天赐19为试验材料,于2018年在宁夏平吉堡农场开展6个不同氮素处理的小区试验,利用防抖手持云台搭载手机相机遥控获取玉米冠层垂直地面图像,提取图像色彩特征参数,以有效积温为自变量,对玉米冠层数字图像特征参数进行拟合分析并比较,并分析图像参数与叶片氮浓度的相关性。结果表明:有效积温与红光值(R)符合有理函数关系,与绿光值(G)和蓝光值(B)符合对数函数关系,通过比较可以看出,各图像特征参数中R拟合效果最好,B和G次之,均达到显著水平,图像参数与叶片氮浓度十叶期的相关系数高于六叶期。因此,数字图像参数R的拟合效果最好,可作为宁夏滴灌玉米图像监测指标和群体结构分析的参考依据,十叶期可作为该地区滴灌玉米氮素营养诊断的关键生育时期。