基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割

采用参数简化的脉冲耦合神经网络（PCNN）分割图像,进行了蝗虫图像分割实验,区域正确识别率达94％,为蝗虫自动侦测系统中的数据处理提供了技术支持。计算机仿真表明,采用PCNN图像分割算法,图像中的目标（蝗虫）易于发现,分割效果明显好于采用开操作处理的图像。     

植被信息提取过程中ETM+遥感影像融合和分类试验

利用HIS、PCA、Brovey及小波变换4种图像融合方法对南京地区植被信息提取过程中ETM 遥感影像进行融合和分类试验。从信息量、高分辨率信息的融入度和分类精度三方面,对融合图像进行光谱质量和空间结构信息的定量评价。试验结果表明,Brovey变换更适合植被信息提取时的ETM 图像融合,并能够较明显提高影像的分类精度。     

基于正交小波系数的阈值降噪法

依据信号与噪声小波变换系数的差异,提出的用阈值法去噪可以很好的使噪声得到抑制,且几乎保留了原始信号所有的特征点.本文详细阐述了小波分析信噪分离的基本原理和方法,通过仿真分析得到良好的效果,为信号去噪提供一条有效的途径.     

缺株玉米行中心线提取算法研究

无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区（Region of Interest,ROI）,提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。     

基于非线性势函数法的手写体数字识别

提出了基于非线性势函数的一种几何分类方法,设计了利用电势理论来改造决策面判别函数和利用非线性势函数对手写数字进行分类的算法。以该算法为核心构造的分类器可改善针对不同人写字习惯的分类效果。用VC 实现了该算法,结果表明该算法能减小分类时的错误率,对手写体数字的识别有较好的效果,识别率能达到97%。     

基于图像旋转投影的导航路径检测算

提出一种农业车辆视觉导航路径识别算法--旋转投影算法.该算法通过角度枚举对图像ROI实施旋转变换,由旋转后图像的列均值与枚举角度构成旋转投影矩阵R,对其行向量实施差分运算得到差分旋转投影矩阵Rd,由Rd的极值可确定图像导航路径,即航向偏差θ与航位偏差d,进而可以求得世界坐标系下的导航路径参数.同理可以对田头线进行检测.为了提高算法的实时性,提出设定合理的ROI、实施线性压缩、旋转角度先粗分再细分的二步法以及充分利用前帧信息4种处理方法,使处理一帧用时6.2ms左右.通过对不同条件下成熟小麦图像测试表明,该算法识别导航路径准确率达到95%.     

数字图像处理在SEM空蚀图像定量分析中的应用

针对收缩-扩散型水洞中进行铝制翼型空蚀破坏试验时,传统度量不能准确量化翼型表面不同位置的空蚀程度,提出了数字图像检测的方法.获取试验翼型表面SEM空蚀图像,然后对图像进行模糊增强,并进行类间方差最大阈值分割,用二值形态学方法处理边缘,最后由统计特性计算出空蚀破坏表面积、蚀坑数量等.图像测量可得到空蚀对翼型表面破坏数值的定量结果.     

基于计算机视觉的葡萄茎直径高精度测量方法

提出了基于计算机视觉的葡萄茎直径测量方法,采用双边滤波降低图像噪声,通过Otsu阈值分割和BloB分析实现葡萄茎与背景的分离,应用基于特征点的定位方法得到茎直径测量位置,由茎直径所包含像素数和尺寸当量计算出茎直径值,从而实现茎直径连续测量.实验和现场应用表明,系统测量重复精度可达±0.5μm.     

融合多源图像信息的果实识别方法

光线变化与目标重叠是影响自然环境中果实正确识别的重要原因。为了降低两者的影响,研究了融合多源图像信息的果实识别方法。在图像配准的基础上,优选了H分量图与幅度图像作为待融合的源图像;由模糊推理系统(隶属度函数和模糊规则)决定权重,采用加权平均策略实现图像的像素级融合;根据融合图像中果实区域的分布规律,设计了一种基于直方图的首阈检测法以获得最佳的果实分割效果;利用深度图像的统计特性,设计了一种逐层分割图像的方法以解决重叠果实的分离问题。实验结果表明:多源融合图像用于果实识别与定位比单一图像具有更好的准确性与鲁棒性,对重叠果实的正确识别率在83.67%~94.22%之间。     

基于单目多视角视觉的珍珠品质检测

利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像,对其进行图像预处理并按照成像规则进行融合拼接,从融合拼接的珍珠全景图像中提取出珍珠表面颜色、光泽度及均匀度等特征参数;依据与国家标准相一致的判断指标与相应的检测算法来识别和检测珍珠品质。实验结果表明,设计的基于单目多视角机器视觉装置能保证在一个统一的颜色系统中一次获得珍珠整个球体表面的图像,可实时完成珍珠的颜色、光泽度及均匀度等外观品质指标的视觉检测与分类,各个指标的检测精度均达到了80%以上。