苹果树图像分割算法研究综述

在国内外图像处理和机器视觉技术在苹果树图像分析应用相关研究的基础上,总结了专门针对苹果树图像分割技术的研究进展。按照图像分割的技术体系,分析了苹果树图像分割技术的主要研究进展,系统地总结了图像分割算法及其在苹果树图像应用上的特点,提出了苹果树图像分割算法的演进图,展望了苹果树图像分割算法研究发展的趋势,为基于图像处理及机器视觉技术的苹果信息化技术研究提供了参考。     

基于机器视觉的莲子去芯位置的定位方法

提出一种基于机器视觉的莲子去芯位置定位的方法,并搭建试验平台进行去芯验证.采集4个产地、不同尺寸的莲子,用2个相互垂直的摄像头采集凹槽内莲子图像,对图像进行裁剪和灰度处理后,通过莲子头部和尾部的灰度特征差异识别莲子朝向;对沿长轴尾部向上的莲子图像进行二值化处理,经腐蚀运算以消除边缘杂质,缩放以增大特征点的曲率,利用角点...     

基于Sentinel-2遥感影像的黑土区土壤有效磷反演

【目的】土壤养分含量的整体状况对供给作物的生长有着重要意义,对农田土壤速效养分含量的估算是作物生长发育状况评价过程中的关键环节,高光谱遥感技术的发展为区域有机质和土壤养分的动态监测提供了有效的手段。相比传统方法耗时、耗力及测量复杂等缺点,该文提出了基于遥感影像的大面积土壤速效养分含量的精准估算方法,对促进玉米作物的精准施肥和黑土地肥力保护具有重大理论意义。【方法】文章以东北黑土区的吉林省农安县玉米农田为研究区,基于Sentinel-2遥感影像和土壤有效磷含量实测数据,利用偏最小二乘回归方法构建土壤有效磷含量的反演模型,最终获取土壤有效磷含量的空间分布图,实现了黑土区土壤有效磷含量的大面积、快速、精准估算。【结果】Coastal aerosol波段(海岸/气溶胶波段)、可见光波段及红边波段与土壤有效磷含量的相关性较强,模型的决定系数R²为0.649、均方根误差为2.44 mg/kg。【结论】利用偏最小二乘回归模型估算所得土壤有效磷含量空间分布情况与其空间插值结果相一致,从空间分布情况上看,农安县西北部的土壤有效磷含量最高,东北部的土壤有效磷含量高于中部与南部地区;模...     

基于序贯扫描算法的区域标记技术与蘑菇图像分割方法

蘑菇采摘机械手通过机器视觉系统进行引导与定位,需要对菇床上的蘑菇图像进行处理和分析。为了在一幅蘑菇图像中将各个蘑菇的边界识别并区分出来,作者提出了一种分析算法。首先分析了蘑菇图像的数字特征和边界的分割方法,提出了基于序贯扫描方法的蘑菇图像区域标记技术,实现了各个蘑菇图像中心区域的识别。然后,从各个中心区域的中心坐标点出发,沿着不同角度的半径方向搜索蘑菇边界点,将找到的各个蘑菇边界点存放到相应的动态链表中,实现各个蘑菇的独立分割,最后在Visual C++软件平台上对该算法进行了验证。结果证明该方法是可行的,为蘑菇采摘机器人视觉系统的开发奠定理论基础。     

以图书馆搬迁为契机重塑高校图书馆整体形象

文章结合我馆搬迁的实际工作,论述了以科学规划为指导的图书馆搬迁推动了高校图书馆服务方式扣管理模式的改进,更新思雏方法,树立以人为本的服务理念,重新塑造高校图书馆的职业道德形象、学术形象、优质服务形象、内部环境形象等整体形象。     

形象信息传播--图书馆形象塑造的重要保障

形象信息的传播是图书馆形象塑造成功的重要保障。文章就图书馆形象信息传播的措施进行了具体地论述．并提出应重视形象信息传播过程中的扩散效应和放大效应。     

基于地质统计学影像纹理的石河子地区化控期棉花长势监测

化学调控是棉花生长期间的一个重要环节,在较大区域尺度上,化控常常整齐划一,依固定的量而行,忽视其普遍存在的空间差异,结果导致某些棉田投入过量或投入不足,在精细农业所倡导的基于特定场的农业投入这一框架下,为辅助决策者制定有针对性的棉田化控方案,该文提出了应用地质统计学影像纹理进行对化控棉花长势监测,通过借助地质统计学方法在分析空间结构变化上的优势,强化遥感影像上不同长势棉田间的差别,提高样本选择的分离度和长势空间分类精度。实验结果表明,运用变异函数纹理结合光谱波段的最大似然分类方法能够很好地界定棉花长势的不同类型,总分类精度达90.53%,证明了应用地质统计学影像纹理方法在针对化控的棉花长势监测上的有效性。     

不同生长状态下多目标番茄图像的自动分割方法

将自然生长状态下的成熟果实从复杂背景中识别出来并确定其空间位置,是实现果实采摘作业智能化的基础。该文针对在自然光照条件下多个番茄自然生长状态为相互分离、靠拢或重叠以及被枝叶部分遮挡的情况,研究了一种成熟番茄图像的自动分割方法。该方法利用RGB颜色空间下番茄图像中目标与背景的(R-G)灰度值存在明显差异的特点,首先使用Otsu法对番茄的RGB彩色图像的色差灰度图像(R-G)进行动态阈值分割,然后对番茄的R分量灰度图像应用基于形态重建的受控标记分水岭算法搜索靠拢或重叠番茄的分界线,最后对前面两次运算的结果作交集运算得到最终分割的二值图像,将番茄从背景中分割出来。通过100幅番茄图像进行试验表明,该方法不仅能对自然光照条件下不同生长状态的多目标番茄图像进行有效分割,而且对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性。     

基于Xception-CEMs神经网络的植物病害识别

随着深度学习技术与农业的密切融合,越来越多的研究将深度学习技术用于农业病虫害检测,提高农产品产量和质量.本文提出一种新颖的基于Xception模型的植物病害识别方法.了解到植物病害图像会受到不确定环境因素的干扰而减小图像信息.在Xception的基础上,提出一种新的通道扩增模块,采用带有通道分配权重的多尺度深度卷积与组...     

利用随机网络模型和CT数字图像预测近饱和土壤水分特征曲线

通过对连续土壤切片CT图像的分析,定量获取了土壤孔隙的大小分布情况。在此基础上建立了基于土壤孔隙形态学特征的随机网络模型,在孔隙尺度模拟了土壤中的水分运动过程,并预测了近饱和土壤水分特征曲线。结果表明,通过选取合适的模型参数,基于土壤孔隙形态学特征建立的随机网络模型可以模拟出与土壤样本实测值非常接近的水分特征曲线,可以作为一种快速测量的方法。