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家蚕与蚕座中桑叶(包括桑枝)背景的准确分割技术,是基于数字图像处理技术开发家蚕自动饲喂系统的关键技术,也是开发智能化、自动化养蚕系统的重要组成部分。试验以5龄家蚕(菁松)为研究对象,饲喂条桑,采用摄像机连续录制蚕座图像。首先采用Otus法与最大熵法对家蚕和桑枝(包括叶脉)图像进行处理,然后对图像RGB各分量数值进行分类统计分析,最终获得基于B分量的区分家蚕与桑枝的分割阈值。图像经此分割后,计算家蚕在蚕座中的面积占比。结果表明,蚕座图像经过Otus法与最大熵法处理去除了桑叶图像,在B分量上获得了最佳分割阈值129,去除了桑枝(包括叶脉),最终从图像中分割出家蚕,建立了家蚕在蚕座中面积占比的实时计算方法。经验证,该方法准确可靠,为开发自动化的家蚕自动饲喂系统提供了实验依据。 相似文献
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《蚕业科学》2020,(2)
在对蚕茧品质检测的过程中,利用图像处理技术对黏连蚕茧进行分割计数能够减少所需的劳动力、提升工作效率、提高计数精度,也是对蚕茧图像进行更高层次处理、分析的基础步骤之一。利用改进的多层次距离变换并结合分水岭的分割算法能有效分割蚕茧并计数。算法能在保证单个蚕茧不被分割的情况下逐步将黏连蚕茧进行分离,并将多层次距离变换后的图像作为种子,利用分水岭算法,将蚕茧分割开来。在针对蚕茧的目标分割测试中,基于多层次距离变换的蚕茧分割计数算法的计数精度达到99.97%,其中计数100%准确的次数占97.08%。与传统图像分割算法相比,基于多层次距离变换的蚕茧分割计数算法有明显优势,不但计数精度更高,蚕茧分割清晰,边缘锐利无毛刺,而且对较复杂光照条件的适应能力更强。但该方法在对大小差异大的蚕茧计数时会造成准确率下降,适用于大小接近的蚕茧的分割。 相似文献
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本文使用机器视觉和机器学习技术开展了家蚕中毒的自动识别研究,主要内容包括：首先选择健康和中毒家蚕图像为识别对象,构建了家蚕中毒识别图像数据集,其次对图像进行中值滤波、尺寸缩放和阈值分割等处理以增强图像特征差异,并利用RGB和HSV两种颜色模型求解图像样本的颜色矩,提取出基于灰度共生矩阵的纹理特征,使用机器学习中的经典算法支持向量机（SVM）创建出分类识别模型,在数据集上的平均识别率为93.54%。本文结果验证了使用机器视觉和机器学习技术开展家蚕中毒识别的可行性,为后续研究提供参考。 相似文献
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《蚕业科学》2020,(1)
针对人工筛选蚕茧工作中漏检率高、效率低的问题,提出了一种基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法。该方法以黄斑茧、烂茧、印头茧、薄皮茧和上车茧等5种蚕茧为研究对象,首先对采集的蚕茧图像进行边缘检测、连通域提取等步骤以实现背景分割与正、反面连接,然后提取蚕茧图像HSV颜色空间模型下的颜色直方图和颜色矩作为颜色特征,并将5种蚕茧的HSV三通道像素分布详细划分、量化,最后对蚕茧图像颜色特征进行主成分分析,结合支持向量机设计4种分类器构造方案进行效果对比。试验结果表明,将颜色直方图和颜色矩组成颜色特征集后进行主成分分析,并使用支持向量机构造分类器对5种蚕茧分类效果最好,其中主成分变换最优累计贡献率为999%,分类准确率达91%,单粒蚕茧图像识别时间为012s。本方法为蚕茧智能化分选设备的研究提供了理论基础。 相似文献
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边缘检测与图像缩放是图像处理中重要的研究内容,广泛地应用于图像模式识别、分割和图像增强中。随着新兴技术和相关理论的发展,新的边缘检测和图像缩放方法仍在不断出现。基于软件的图象缩放和边缘检测已日趋完善和成熟,并被大量使用于图象处理的研究工作中。本文着力探索基于FPGA的,使用简单处理算法(如最近邻域插值算法)的图像缩放与图像边缘检测的硬件设计。并希望在此基础上不断改进,能在将来开发出实用的本文设计的硬件图象处理系统。 相似文献
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对应用于图像分割的局部二值拟合(LBF)模型进行改进,提出一种加权全变分局部二值拟合能量泛函分割模型.改进后的模型在加权全变分分量中加入边缘停止函数,使得模型对边缘信息更加敏感,解决了指静脉图像对比度低、不易分割的问题.同时模型中采用正则化约束项,避免水平集函数的重新初始化,缩短了演化时间.对合成图像和真实指静脉图像的分割实验结果表明,本文模型比LBF模型具有更强的边缘细节分割能力,且不易陷入局部收敛,更加适用于指静脉图像的分割. 相似文献