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221.
基于计算机视觉的香蕉贮藏过程中颜色和纹理监测 总被引:2,自引:0,他引:2
利用计算机视觉技术对香蕉在贮藏过程中颜色和纹理的变化进行研究。以第1阶段的青香蕉为研究对象,在贮藏过程中每天获取其图像,并将图像二值化,以其为模板分别与灰度、R、G和B分量图像点乘进行背景分割,提取彩色分量的均值作为颜色指标;预处理后灰度图像的共生矩阵由不规则的生成方式提取,并获取其纹理二阶矩、对比度和均匀度3个纹理指标。实验结果表明,结合R和G均值的变化曲线可对香蕉在第6阶段之前的表面状况进行描述,采用基于灰度共生矩阵的对比度和均匀度的变化曲线对香蕉在第6阶段之后的表面状况进行描述。 相似文献
222.
金枪鱼属(Thunnus)鱼类是我国远洋渔业极为重要的渔获资源, 其表型纹理信息不仅具有鱼种的特异性, 而且可作为分类的科学依据。传统鱼类纹理特征分析主要是定性描述分析, 而计算机视觉技术可为鱼类纹理特征提供定量分析数据。因此, 本研究通过计算机视觉对 3 种金枪鱼图像进行预先定位基准点, 通过移动基准点确定纹理特征区域并自动截取。对纹理图像进行灰度转换和灰度量化处理, 量化的灰度图像进行灰度共生矩阵计算, 并对灰度共生矩阵进行归一化处理。通过归一化的灰度共生矩阵计算出 6 个纹理指标, 并分析纹理指标的距离和方向的变化趋势, 通过因子分析研究金枪鱼纹理指标。研究结果表明, 通过计算机视觉的纹理分析, 3 种金枪鱼纹理指标提取效果较好, 其纹理指标在距离值为 4 时, 变化趋势趋于稳定, 而 3 种金枪鱼的纹理指标方向变化, 其均值方向具有代表性。3 种金枪鱼的因子分析, 第 1 主成分贡献率为 81.10%, 表明提取的 6 个纹理指标意义较大且效果较好。 以期为金枪鱼智能识别奠定前期基础, 也为其他鱼类表型纹理研究提供借鉴和参考。 相似文献
223.
设计了一种基于模式匹配的目标点识别算法.算法通过对图像中的目标进行模式匹配处理,自动识别目标,实现目标的计数功能.该算法避免了傅立叶变换滤波等计算量较大算法的使用,适用于利用图像处理进行目标实时计数的领域. 相似文献
224.
本文在对甘肃省的整体旅游形象感知和对兰州市旅游形象的感知以及兰州市旅游意象构成要素调查的基础上,并且对地方文脉进行了深入地剖析,运用数理统计分析和CIS方法,将兰州旅游形象的文化识别概括为:黄河文化、渡口文化、桥和山水文化、城市和建筑文化、民族文化、丝路文化;将兰州市旅游意象的精邃归纳为:河—渡—桥—路—山—水—城。结合市场调查,突出兰州的历史文化地位和地理文脉,将兰州旅游形象的一级理念定位为:"千古丝路集散地,山水秀美黄河城";结合兰州旅游的地方性,可以设计出兰州的二级旅游理念:"黄河之都";"天下黄河第一城"。在此基础上建立兰州旅游形象系统及宣传口号。 相似文献
225.
226.
提出一种采用SURF(speeded up robust features)特征提取结合区域灰度增强以提高种子图像特征匹配度的改进方法。该方法根据样品和待测种子外部特征,提取SURF特征集,计算图像特征对应的灰度直方图,并通过规定化处理增强区域灰度,最后计算出图像的匹配度。试验结果表明,该方法特征匹配平均耗时<10 ms,实时性强;能避免不同外界光源的干扰,鲁棒性强;匹配度平均提高30%,有效提高了图像的匹配度。 相似文献
227.
首先利用Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像分别对新疆阿勒泰科克苏湿地的离散水体进行支持向量机模型分类和最大似然模型分类,以选出最佳的分类模型;然后对Landsat8 OLI和GF-1 WFV影像分别提取灰度共生矩阵纹理特征、Getis指数特征和Moran’I指数特征,并与其对应的多光谱影像进行组合得到包括原始多光谱影像在内的7种组合特征集,利用选出的最佳分类模型对特征集进行离散水体提取,对其精度检验结果进行对比。结果表明,对Landsat8 OLI和GF-1 WFV卫星的多光谱影像同时引入Getis指数特征和灰度共生矩阵纹理特征能够明显提高分类精度,Landsat8 OLI影像Kappa系数从0.815 7提高到0.922 3,总体精度从94.25%提高到97.50%;GF-1 WFV影像的Kappa系数从0.832 6提高到0.932 4,总体精度从94.75%提高到98.25%。综合可知,Getis指数和灰度共生矩阵同时作为新的特征波段引入到多光谱影像上,对于离散水体信息提取具有积极效果。 相似文献
228.
传统的鸭蛋外壳检测主要依靠人工检测进行,主观性大,检测精度差,效率低,耗费了大量的人力物力,还会造成鸭蛋的二次损坏,严重影响鸭蛋的出口和销售。为此,深入研究了机器视觉技术,并将其应用在鸭蛋外壳检测系统中,构建了基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统总体设计方案,完成了图像采集模块的硬件设计。工作时,对待检测鸭蛋进行自动拍照,完成摄像机图像的采集;通过建立小孔摄像机模型,确定样本图像和摄像机图像的比例关系;通过对样本图像进行图像灰度转换、二值化处理、边缘检测等处理,实现对鸭蛋外壳的智能检测。最后,进行鸭蛋外壳检测试验,结果表明:基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统结构能够实现对鸭蛋进行自动检测,智能区分完好鸭蛋和有裂纹鸭蛋,检测精度高、性能稳定,有效提高了鸭蛋外壳检测效率。 相似文献
229.