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提出了一种改进的、基于小波多尺度和多分辨率特征的数字图像边缘检测算法,分别利用不同尺度的、小波变换后的、水平方向和垂直方向的高频信息,根据李氏指数与小波变换关系,采用小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在两个方向的极大值,然后利用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后得到不同尺度下的边缘图像.通过该算法对杂草图像仿真实验和经典的两种算子对比,证明该算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,能有效地解决传统边缘检测方法中存在的精确及强去噪能力之间的矛盾. 相似文献
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基于数字高程模型(DEM)的区域水系提取应用较为广泛,当提取对象为平原灌区时存在突出问题,如河道断裂、平行河道的出现以及末端支流的提取未果等造成的子流域划分结果与实际轨迹不符等现象,数字化河网的精确程度直接影响后续的区域水文分析,故该问题值得关注。【目的】优化DEM河网提取结果。【方法】基于Agree算法和Burn-in算法下的提取河网,并从浅表、DEM因子与河网提取的相关关系等方面进行原因分析,进一步提出解决方法。【结果】2种算法下平原灌区河网提取问题的主要原因是DEM离散误差、栅格像元值的真实程度、栅格像元的精度以及地表的无渗漏假设;提出的解决方法为栅格像元水平分辨率的提高与主河道断裂部分的栅格重计算。对于坡度范围为0°～10°的平原灌区,坡度对地表水流方向的形成影响较小,不具备影响河网提取问题的能力;栅格像元水平分辨率提高10 m×10 m时,平原灌区2种算法下数字河道提取首要问题成功解决;主河道断裂部分的栅格重计算虽成功提取原断裂部分河道,但有新的断裂部分生成,未从根本解决。【结论】Agree算法和Burn-in算法下的基于DEM的平原灌区河网提取问题,经一系列原因剖析和解决方法的提出与应用,提取结果较为满意,提倡学者能够结合2种方法思路作为解决类似平原灌区的提取数字河网出现的问题。 相似文献
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基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
随着科学技术的发展,精细农业已成为现代农业发展的主导方向。农业机械的自动导航技术是精细农业的关键技术之一,也是实施精准农业的基础。机器视觉由于其广泛实用性,已成为农田机械导航线提取的重要方法。目前,机器视觉自动导航线提取易受自然环境干扰,且在实时处理速度上有待提高。为此,研究了一种导航线提取算法,旨在简化图像处理,提高通用性。首先对CCD获取的彩色农田图像,使用改进的过绿色算法进行灰度化,得到目标区分较好的图像;然后使用改进的OTSU算法对图像进行分割,得到二值图像,再采用滤波、腐蚀、膨胀相结合的算法去除图像噪声;最后提取作物行骨架,拟合作物行直线并进行方向校正,计算相机偏差,为实时校正航向提供反馈信息。试验结果表明,该算法处理一幅图像所用时间在200ms左右,可满足农田机械实时导航的要求。 相似文献
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《中国农村水利水电》2017,(2)
基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM 3种DEM数据,对BTOPMC地形子模型提取的韩江流域地形信息进行了对比分析。结果表明:SRTM3最能精微地反映流域地形特征和土壤水分空间分布格局,ASTER GDEM次之,低分辨率的HYDRO1K则过度坦化了流域地形,使得基于地形指数的流域土壤水分分布趋于均匀,在产流表现上易于饱和,从水文意义上达不到刻画像韩江这一尺度流域的山地、丘陵地形。当水平分辨率达到一定精度时,与水平分辨率相比,DEM的垂直精度对提取地形信息的真实性起控制作用。ASTER GDEM的水平分辨率虽最高,但垂直精度不如SRTM3,所以提取的地形信息不如SRTM3精确。地形信息提取精度与DEM的填洼算法和流向算法有关。BTOPMC采用随区域地貌倾斜度而变化的小高程增量逐步填洼,填洼过程对区域地形信息的扰动较小。在采用D8单流向算法确定栅格水流方向时,沿最陡坡度流向比沿最大落差流向更容易产生水平和垂直流向。但由于HYDRO1K DEM生成时融合了DCW河网信息,2种流向算法对地形指数的影响只限于那些不具有河网信息的源头区域。 相似文献
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基于双边滤波和空间邻域信息的高光谱图像分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于双边滤波和像元邻域信息的高光谱图像分类(BS-SVM)算法。该方法首先利用双边滤波器提取经主成分分析降维后的高光谱图像空间纹理信息,然后通过设计一种高光谱像元邻域信息来构建高光谱的空间相关信息,最后将2种空间信息融合后与光谱信息结合,形成空谱信息(空间信息和光谱信息)后交由支持向量机完成分类。实验结果表明,相比单纯使用光谱信息的支持向量机的分类方法以及基于Gabor滤波的空谱信息结合分类方法,所提出的BS-SVM方法分类精度有较大幅度提高,充分证明了该方法的有效性。 相似文献
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为在玉米生长周期内,准确、快速地掌握玉米生长信息,通过无人机获取玉米生长阶段4期不同高清数码正射影像(Digital orthophoto map,DOM)及数字表面模型(Digital surface model,DSM),利用K-means算法、遗传神经网络算法和骨架算法分别对DOM中的玉米区域进行提取,生成掩膜,与DSM套和,获取玉米高度信息。与实地测量株高进行对比,3种方法的R~2分别为0. 853、0. 877、0. 923,RMSE分别为15. 886、14. 519、11. 493 cm,MAE分别为13. 743、11. 884、8. 927 cm。结果表明:结合DOM和DSM可以较好地提取生长阶段的玉米高度。与K-means算法、遗传神经网络算法相比,基于骨架算法提取玉米高度具有一定优势,且精度较高。采用DOM和DSM相结合的骨架算法提取植株骨架,为株高提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测作物株高状况提供参考。 相似文献
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沟缘线是黄土高原地区的典型特征线,其提取结果是构建地表空间分布式水土流失过程模型的基础。本文提出了基于优化地貌特征和纹理信息的面向对象沟缘线自动提取方法,即通过构建适宜的地形因子和纹理信息,利用地物的几何结构、地形纹理和相邻像元差异性的关系,采用面向对象多尺度分割技术,基于决策树分类的方法提取沟缘线。选取沟缘线发育典型的黄土高原地区,以1∶10 000的DEM为数据源,确定了最优的分割参数和分类特征。相对于人工识别的沟缘线,该方法提取的结果在4个像元缓冲范围内为90%,绝对误差均值为2～3个像元,最大误差为4～6个像元。通过与基于坡面形态特征及汇水过程特点的提取算法进行对比,可知该方法克服了传统从形态特征出发的自动提取结果出现大量噪声的缺陷,提高了沟缘线提取精度,位置准确性增强,为黄土高原大范围宏观地貌分异研究提供了有效的方法和途径。 相似文献
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为了能够准确获取到机械零件三维轮廓信息,本文提出了一种新的机械CAD轮廓提取方法,使用两个正交相机及CAD文件实现三维物体完整信息的提取。首先搭建了图像轮廓提取实验平台;接着基于CAD文件特征提取技术,实现了机械零件三维轮廓;最后实现了二维图像的轮廓提取、直线和圆的检测以及特征点的三维重建。实验结果表明,该方法可以比较精确的获取到零件三维轮廓信息。 相似文献
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基于光谱解混的城市地物分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱遥感信息提取面临的突出问题是混合像元的广泛存在,如何有效地解译混合像元是高光谱遥感应用的关键问题。混合像元不仅影响地物的识别和分类精度,而且是遥感技术向定量化发展的重要障碍,混合像元分解是解决混合像元问题最有效的方法,能够克服高光谱图像空间分辨率的限制。针对传统混合像元分解算法的缺点,基于优化的候选端元判断方法及端元提取的并行设计方法,提出了一种优化的混合像元分解方法,实现了光谱特征信息和空间特征信息的有机融合。通过模拟高光谱数据和真实遥感图像进行仿真研究,实验结果表明,该方法能得到精确的端元和对应的丰度,获得较好的解混效果,为城市地物分类提供了有力支持。 相似文献
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机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展 总被引：5，自引：2，他引：3
机器视觉是农业自动车辆获得导航信息的一种方式,其基本任务是从图像中识别出作物行,然后提取作物线。目前有两种分析图像的模式：基于2D图像信息的边缘特征分析法,基于1D灰度信息的特征分析法。综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出一些符合我国农业现代化发展趋势的机器视觉研究思路。 相似文献
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水稻真菌病害主要依赖真菌孢子在空气中进行传播。然而各种水稻病害孢子的形态相近，传统孢子捕捉仪和显微图像法难以对其进行区分。为了能够准确识别目标病害孢子并进行病害源定位，提出了一种水稻病害孢子多光谱衍射识别与病害源定位方法。为了解决传统衍射方法无法识别形态相似的缺点，设计了一种大视场、无透镜的多光谱衍射成像传感器。通过分析病害孢子衍射指纹图谱，解析稻瘟病菌、稻曲病菌孢子多光谱衍射成像特征规律。融合孢子的形态特征和吸收特性，提出指纹分离强度和相对峰差两个特征参数，建立孢子的多光谱衍射识别模型。通过仿真计算实验分析孢子传播规律，耦合环境信息建立孢子传播过程中的扩散模型。在无定向风及有定向风条件下分析孢子的空间分布情况，提出病害爆发源迭代质心定位算法。实验结果表明，本文方法对水稻病害孢子的识别率达到98.5%,对无定向风条件下的定位误差最低为4.9%,对有定向风条件下的定位误差最低为7.1%。 相似文献
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基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。 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