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基于HSV模型与改进的OTSU算法花椒图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现农业智能机器人对作业现场花椒的识别,提出了一种基于HSV模型与改进的Otsu算法相结合的图像分割方法:以现场图像的H分量图像作为处理样本,先采用中值滤波滤除噪声,再利用改进的Otsu算法进行阈值分割,达到对花椒目标辨识的目的。通过对采摘现场成熟的大红袍花椒在顺光、背光、遮阴3种情况下采集的图像进行分割,结果表明:在顺光、背光、遮阴条件下,分割识别率分别为93.3%、90%、88.3%,且与传统的Otsu算法相比,图像分割时间缩短20%以上,为现场机器人花椒采摘识别提供了一种方法。 相似文献
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变量喷雾是现代农药精确喷施技术之一.为了实现果树变量喷雾,需要检测果树的形态结构参数.图像处理技术是获取果树形态结构参数的重要方法.本文根据果树图像的特征,分别基于灰度模型、RGB模型和HSV模型对果树图像进行图像分割试验.试验结果表明,有效的果树图像分割方法是基于灰度模型的图像分割与基于RGB模型的(R+G+B)、2R、2G等分量的图像分割.其中,基于灰度模型的图像分割采用固定阈值128,基于RGB模型的图像分割采用Otsu算法.比较各种有效图像分割方法的准确率和耗时,结果表明采用基于RGB模型的2R分量、Otsu算法可以满足果树图像分割处理的要求,该方法分割准确率为79.67％. 相似文献
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面向复杂背景环境目标的快速识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
面向复杂背景环境的定位目标的快速识别是野外作业机器人的关键技术,以柑橘为例,研究了自然环境下基于彩色信息的目标定位的识别方法。首先,采用YCbCr颜色模型来分析柑橘彩色图像的颜色和灰度特征,并通过Otsu与FCM分割算法相结合对在不同光照条件下拍摄的彩色目标图像进行分割;然后,利用形态学数学和区域标记消除分割后产生的随机噪声;最后,用凸包算法提取果实形状特征,并通过凸包算法来判定是否为柑橘和是否可采。对500张彩色柑橘图像进行分割,结果表明采用Cr颜色分量和Otsu与FCM算法相结合有效地解决复杂自然光照下的分割问题;对963个柑橘进行了凸包算法识别试验,总体识别率达87.53%。凸包算法对遮挡图像也可进行高效识别,并能快速、准确地提取柑橘目标的质心坐标。 相似文献
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针对自然光照下粗秸秆中空、细碎秸秆细节丢失导致秸秆覆盖率图像检测法精度低的问题,提出了一种基于Sauvola与Otsu算法相结合的秸秆覆盖率检测方法。首先对彩色分量空间距离灰度化后的图像采用Sauvola阈值分割来提取秸秆区域细节图像,然后对色差法灰度化后的图像采用Otsu阈值分割来解决秸秆区域中空问题,最后对不同阈值分割图像相加,计算其平均值,从而得到秸秆覆盖率的大小。田间试验结果表明,采用此方法对不同情况秸秆覆盖与不同地区的秸秆覆盖均具有较好的识别效果,不同情况秸秆覆盖率的最大平均误差约为1.9%,不同地区秸秆覆盖率的最大平均误差约为2.5%,有效地提高了秸秆辨识的精确度。 相似文献
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RGB与HSI颜色空间下番茄图像分割的对比研究 总被引：6，自引：0，他引：6
针对番茄收获机器人视觉系统在自然光照条件下对田间成熟番茄图像进行分割的问题,研究了基于(R-G)色差特征的阈值分割方法和基于HSI颜色空间H色调的统计阈值分割方法,并对其进行了对比分析。在RGB颜色空间,首先提取了RGB彩色图像的R、G分量并做代数减运算得到色差灰度图像RG,然后对该色差灰度图像RG使用Otsu阈值法进行自适应分割;在HIS颜色空间下,统计番茄与叶子的H色调分布差异,然后对H色调灰度图像进行阈值分割。通过大量试验表明:基于(R-G)色差特征的阈值分割方法能够实现自适应阈值处理,能对不同自然光照强度下的生长状态为相互分离的多目标番茄图像进行有效分割;同时,对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性,其性能大大优于基于HSI颜色空间H色调的统计阈值分割。 相似文献
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苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。 相似文献
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针对再生稻收割机视觉导航的稻田图像分割问题,结合再生稻植株的生长特点和再生稻避莊的要求,利用相机于农田采集再生稻图片,结合RGB、HSV、YCr Cb空间中的常用灰度化因子,进行灰度化对比试验并分析其直方图特征,得出在HSV空间的S分量灰度化;采用最大类间方差法(Otsu)得到初步分割阈值T,经进一步分析为保留较完整的不同成熟度再生稻植株特征,加入修正因子-a得到阈值T-a对图像二值化;再通过数学形态学,面积法过滤等后续处理,形成收割机行走的左右边界区域。结果表明:处理1副像素419×310的图像平均耗时0.053 s,可满足今后的实时性要求,分割出的图像基本上反应了再生稻植株的走势特征,与人眼判断植株边缘位置基本相符合。 相似文献
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基于颜色特征的牧草图像分割方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对自然光照条件下牧草图像的分割问题,分别研究了在RGB颜色空间和HSI颜色空间中牧草颜色特征的提取。在RGB颜色空间中,利用2G-B色差特征得到牧草和背景差值最大的色差灰度图像,使用最大类间方差图像分割法对色差灰度图像进行了图像分割。在HSI颜色空间中,根据牧草H分量的分布特点,使用模糊C-均值(FCM)的彩色图像分割方法对牧草的彩色图像进行了有效分割。实验表明,基于HIS彩色空间H色调的FCM方法对牧草的分割能够取得比较理想的效果,经二值化处理后得到的牧草轮廓要比基于2G-B色差特征的最大类间方差分割方法得到的牧草轮廓更加完整。 相似文献
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病虫害是骏枣缺陷检测的一项重要内容,易受表面皱褶影响而不易识别,为此提出了一种基于彩色分量和图像形态学的骏枣病虫害检测方法。首先获取病虫害枣各彩色空间图像,在各彩色空间截取正常区域图像1幅、病虫害区域图像4幅,统计图像各彩色分量的灰度均值、灰度变换范围及标准差,计算骏枣正常区域与病虫害区域的灰度均值之差,进行彩色分量筛选,结果为RGB的R分量、CMY的C分量、I1I2I3的I2分量、HSV的S分量和V分量。采用自适应阈值法和图像形态学方法,分割出完整的病虫害。取84粒骏枣样本试验,其中病虫害枣61粒,无病虫害枣23粒,检测结果为:CMY的C分量最优,病虫害识别准确率98%,误判率0。试验证明,该方法基本满足骏枣分级精度的要求。 相似文献
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车牌自动识别系统是智能交通系统中的关键技术,而车牌的定位和分割是实现这一技术的首要环节。介绍了一种基于灰度跳变特征的汽车牌照图像定位、分割系统,利用预处理后的汽车图像的灰度特征完成车牌的定位,并结合车牌区域的投影特点完成字符分割,同时采用线性拟合的方法避免了车牌悬挂角度对字符分割过程的影响。该系统在MATLAB环境下实现,可以实现快速、准确的车牌字符定位。 相似文献
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植物图像的自动分割是植物表型研究的热点问题,也是作物生长过程监测、病虫害识别等应用的核心技术之一。以黄瓜为对象,通过对图像中作物与背景特点的分析,选取EXG超绿分割和GrabCut算法进行试验研究;基于EXG超绿分割和GrabCut算法在黄瓜群体图像上的分割结果及这两种算法的优缺点,提出具有更高分割精度的改进算法。用室内室外不同生长时期的黄瓜植株图像进行试验,温室内图像和室外自然光照图像的平均分割精度分别达到96.56%和96.59%,均优于EXG超绿分割和GrabCut算法。同时表明,本文的改进算法适应性更强,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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针对传统的树干分割算法存在分割精度低、实时性差的问题,提出了一种融合深度特征和纹理特征的树干快速分割算法。首先,通过Realsense深度摄像头采集树干彩色图像和深度图像;随后,采用超像素算法对彩色图像进行分割,并融合深度和纹理相近的相邻超像素块,最后对深度图像进行宽度检测,并对宽度在阈值范围内的物体所属的超像素块进行色调匹配,区分树干与非树干。在室内和室外植株实验中分别运用本文算法、GrabCut算法与K-均值算法进行树干分割,本文算法的平均召回率和平均准确率分别为87. 6%和95. 0%,GrabCut算法分别为78. 0%和92. 8%,K-均值算法分别为80. 2%和89. 1%;本文算法平均耗时为0. 20 s,GrabCut算法为0. 66 s,K-均值算法为4. 42 s。实验结果表明,本文算法的快速分割效果较好,在保证分割精度的同时,简化了识别过程,加快了分割速度,能够应用于室内和室外树干的分割。 相似文献
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基于改进PCNN的番茄植株夜间图像分割算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现番茄植株夜间图像分割,设计了一种基于最大类间方差法的改进脉冲耦合神经网络(PCNN)图像分割算法。该算法对传统PCNN模型中的链接输入项进行加权处理,在进行图像分割前,先基于最大类间方差(Otsu)算法获得阈值,再将该阈值赋值给改进PCNN模型中的链接输入项权值、突触链接系数β、链接权放大系数VE和阈值迭代衰减时间常数αE。对849幅番茄植株夜间图像进行试验,结果表明,图像分割正确率平均值为90. 43%,平均每幅图像分割时间为0. 994 4 s;输入链接项的加权处理可减少PCNN的迭代次数,提高算法的实时性;基于Otsu算法可实现改进PCNN模型的网络参数自适应设置。基于视觉效果、最大熵及分割正确率这3项评价指标的对比分析显示,改进PCNN模型的分割效果优于Otsu算法和传统PCNN模型,实时性优于传统PCNN模型。 相似文献
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提出一种基于阈值边缘提取算法和HSV颜色模型的二次分割叶片雾滴图像识别算法。通过模拟喷雾试验得到三种不同雾滴密度的叶片样本,保留叶片自身轮廓信息的同时分割叶面雾滴,计算叶面积与雾滴覆盖率关系。结果表明应用Otsu阈值边缘提取与HSV空间混合算法相对于传统的k-means聚类分割算法、动态阈值分割算法,更适用于叶面雾滴分布的识别与检测,三种覆盖密度叶片的分割准确率分别为:95.16%、94.23%、93.76%,平均准确率为94.38%;雾滴覆盖率检测相对误差分别为:2.82%、4.11%、7.59%,平均相对误差分别为4.84%。基于阈值边缘提取与HSV空间提取的混合算法可分割叶面雾滴图像并检测完整叶面上雾滴覆盖率,识别结果能够满足识别精度的要求。 相似文献
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自然场景下苹果目标的精确识别与定位是智慧农业信息感知与获取领域的重要内容。为了解决自然场景下苹果目标识别与定位易受枝叶遮挡的问题,在K-means聚类分割算法的基础上,提出了基于凸壳原理的目标识别算法,并与基于去伪轮廓的目标识别算法和全轮廓拟合目标识别算法作了对比。基于凸壳原理的目标识别算法利用了苹果近似圆形的形状特性,结合K-means算法与最大类间方差算法将果实与背景分离,由凸壳原理得到果实目标的凸壳多边形,对凸壳多边形进行圆拟合,标定出果实位置。为验证算法有效性,对自然场景下的157幅苹果图像进行了测试,基于凸壳原理的目标识别算法、基于去伪轮廓的目标识别方法和全轮廓拟合目标识别方法的重叠率均值分别为83.7%、79.5%和70.3%,假阳性率均值分别为2.9%、1.7%和1.2%,假阴性率均值分别为16.3%、20.5%和29.7%。结果表明,与上面两种对比算法相比较,基于凸壳原理的目标识别算法识别效果更好且无识别错误的情况,该算法可为自然环境下的果实识别与分割问题提供借鉴与参考。 相似文献
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基于多阈值图像分割算法的秸秆覆盖率检测 总被引：4，自引：0，他引：4
针对目前秸秆覆盖率人工检测费时费力、准确率低、信息难以存储的问题,提出了一种基于图像分割的秸秆覆盖率检测方法。考虑到传统图像分割方法精度不高,且多阈值分割时计算量过大,将灰狼算法中的搜索机制与差分进化算法相融合,提出一种基于图像多阈值的自动分割方法（DE-GWO）,用于田间秸秆覆盖率检测。首先,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,采用自适应Tsallis熵作为目标函数,评估图像分割效率;其次,根据图像的复杂程度选取分割阈值的数量,利用DE-GWO算法对其进行多阈值图像分割;然后,分别按照灰度级别计算分割后图像比例;最后,根据拍摄高度、fov视角等参数,将图像中秸秆覆盖率与实际地理面积进行转换。实验结果表明,本文算法田间秸秆覆盖率与实际测量误差在8%以内,且相比于改进粒子群算法（PSO）和灰狼算法（GWO）,DE-GWO算法精确度更高,平均耗时为人工测量的1/1500。开发了一套依据DE-GWO算法的秸秆覆盖率检测软件系统,为后续监控系统的实时检测提供了算法基础和软件支持。 相似文献
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针对黄瓜表型测量中图像识别问题,为解决黄瓜种子腔与果肉图像灰度差别不大情况下的分割难题,提出了基于随机森林算法(Random Forest,RF)的黄瓜种子腔图像分割方法。首先,通过颜色空间变换,提取样本在RGB、HSV、YCb Cr模型下的9个颜色分量;接着,基于灰度共生矩阵提取样本的能量、熵、对比度、相关性的均值与标准差等8个纹理特征。结合纹理与颜色特征,运用随机森林算法构建像素分类器,实现了种子腔的粗分割。为了提高分割质量,对粗分割的图像进行形态学处理得到最终分割图像。最后,与K-均值聚类(Kmeans)算法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法做对比。实验表明:随机森林分割算法正确识别率高达95%,错误识别率在10%之内,处理时间1.6 s左右,分割质量上优于其它两种算法。 相似文献
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基于深度信息的草莓三维重建技术 总被引：1，自引：0，他引：1
以盆栽和高架两种栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于深度信息分割聚类的草莓冠层结构形态三维重建算法。首先,以深度信息的不连续性特征作为草莓植株逐层分割的重要依据,以深度二维图像作为全局参考指标,提出深度信息步进方法,自动提取冠层点云;其次,改进密度聚类算法,有效滤除随机、跳边和背景噪声;最后,改进基于Harris算子的多源图像融合算法,实现彩色图像与强度图像的配准及点云颜色的映射,三维重建出具有颜色信息的草莓冠层结构形态。为验证该算法的有效性,将三维重建后冠层的平均单叶长度及A-B线距离作为评价指标,试验结果表明,模型的平均单叶长度计算正确率为93%左右,A-B线距离计算正确率为97%左右,研究结果可为草莓采摘机器人果实识别过程中枝叶空间结构关系的构建提供技术支持。 相似文献