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改进Hough变换的农作物病斑目标检测方法 总被引：5，自引：5，他引：0
为了能够快速、准确地对农作物病斑进行图像检测,该文根据病斑的形态特点,提出一种基于边缘检测与改进Hough变换的病斑目标检测方法。该研究根据不同种类的病害图像,采用R、G、B或者之间的差值分量确定病斑的特征图像,采用边缘提取、修复、过滤等方法获取病斑轮廓。对Hough变换的应用策略进行改进,采用边缘线编码,每个病斑根据自身形态确定变换的参数,并采用对应的圆形对病斑边界进行拟合,从而对病斑进行检测,同时对病斑边界进行有效识别。以90幅不同种类农作物病害图像为研究对象,对病斑进行类圆目标检测,检测圆拟合精度为87.01%,圆心定位误差为4.44%。结果表明,该方法能够快速、准确地对类圆病斑进行检测,同时对病斑边界有较好的识别效果。 相似文献
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基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法 总被引：2，自引：2，他引：0
针对虾行为量化过程中运动虾苗较难检测与识别的问题,该文以南美白对虾虾苗为例,提出了一种基于改进主成分分析(principal component analysis,PCA)+AdaBoost算法的运动虾苗自动识别方法。在室内自然光条件下,利用工业相机采集承装容器中虾苗的灰度图像。提取图像中大小为100×100像素的不同运动状态的虾苗图像,首先使用改进PCA算法进行主成分分析,并进行特征提取。根据特征参数的分布情况,对其进行归一化处理,利用归一化的特征构建多个弱分类器,利用Adaboost方法将弱分类器构建成强分类器。最后,利用强分类器对运动虾苗进行识别。试验结果表明,在150幅不同运动状态虾苗测试样本中,基于改进PCA+Adaboost方法的识别正确率98%,平均每个样本识别时间为0.027 898 s,满足行为量化中的自动识别要求。 相似文献
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基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法 总被引：2，自引：2，他引：0
为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。 相似文献
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基于显著性检测与改进Hough变换方法识别未成熟番茄 总被引：10，自引：10，他引：0
通过自动识别自然环境下获取果实图像中的未成熟果实,以实现自动化果实估产的目的。该文以番茄为对象,根据视觉显著性的特点,提出了使用基于密集和稀疏重构(dense and sparse reconstruction,DSR)的显著性检测方法检测未成熟番茄果实图像,该方法首先计算密集和稀疏重构误差;其次使用基于上下文的重构误差传播机制平滑重构误差和提亮显著性区域;再通过多尺度重构误差融合与偏目标高斯细化;最后通过贝叶斯算法融合显著图得到DSR显著灰度图。番茄DSR灰度图再经过OTSU算法进行分割和去噪处理,最终使用该文提出的改进随机Hough变换(randomized hough transform,RHT)圆检测方法识别番茄果簇中的单果。结果显示,该文方法对未成熟番茄果实的正确识别率能达到77.6%。同时,该文方法与人工测量的圆心和半径的相关系数也分别达到0.98和0.76,研究结果为估产机器人的多种果实自动化识别提供参考。 相似文献
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为原位采集番茄根系图像，解决番茄根系表型原位测量问题，该研究提出一种基于阵列式ESP32-CAM的番茄根系表型原位测量方法。通过4×4阵列式ESP32-CAM结合OV2640镜头模组实现土壤中根系图像原位自动化无线采集，并采用张正友标定法实现相机标定和畸变校正，利用尺度不变特征转换和最邻近分类的特征检测匹配算法实现图像配准，基于离线标定方法获取相机间变换矩阵实现根系图像拼接；通过引入多头自注意力机制改进U型卷积神经网络（Uarchitecture convolutional networks,U-Net）模型对根系图像进行语义分割，采用形态学处理和骨架提取测量根系长度、面积、平均直径、根深和根宽。研究结果表明：相机阵列图像的拼接迭代均方根误差小于1.11 mm，全局拼接图像的拼接融合质量评分大于0.85；改进后的U-Net模型应用于番茄根系分割的精度、召回率、交并比和F1值分别为86.06%、78.98%、71.41%和82.37%，相比于原始U-Net模型分别提高了18.97、13.21、21.67和16.30个百分点；与人工测量值相比，根系的面积、长度、平均直径、根深和根宽的平均绝... 相似文献
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针对田间环境复杂、秸秆形态多样、秸秆覆盖率判断主观性影响过大、补贴面积测量耗时耗力等问题,该文开展了秸秆覆盖率率自动识别方法研究和监测设备研制。首先,提出利用时频变换进行秸秆识别,设计高通滤波器提取了图像的频域特征进行自适应分割。基于集成分类器利用已有的秸秆识别数据训练支持向量机分类器,对秸秆图像进行再识别和筛选。最后,设计多尺度占比滤波器,对识别图像中的噪声和空洞进行修补,生成适应多种情况的秸秆覆盖率识别算法。与北斗定位模块、无线通讯模块、摄像头、传感器、服务器等设备共同组成秸秆覆盖率识别系统。试验结果表明,设备的秸秆覆盖率识别误差为4.55%,平均单张图像耗时0.05 s。研究结果满足保护性耕作中的自动化监测要求,可为保护性耕作作业质量评测提供有效的技术支持。 相似文献
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快速傅里叶变换结合SVM算法识别地表玉米秸秆覆盖率 总被引：5，自引：4，他引：1
针对田间环境复杂、秸秆形态多样、秸秆覆盖率判断主观性影响过大、补贴面积测量耗时耗力等问题,该文开展了秸秆覆盖率自动识别方法研究和监测设备研制。首先,提出利用时频变换进行秸秆识别,设计高通滤波器提取了图像的频域特征进行自适应分割。基于集成分类器利用已有的秸秆识别数据训练支持向量机分类器,对秸秆图像进行再识别和筛选。最后,设计多尺度占比滤波器,对识别图像中的噪声和空洞进行修补,生成适应多种情况的秸秆覆盖率识别算法。与北斗定位模块、无线通讯模块、摄像头、传感器、服务器等设备共同组成秸秆覆盖率识别系统。试验结果表明,设备的秸秆覆盖率识别误差为4.55%,平均单张图像耗时0.05 s。研究结果满足保护性耕作中的自动化监测要求,可为保护性耕作作业质量评测提供有效的技术支持。 相似文献
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基于矩形框几何校正的多叶面积测量方法 总被引：6，自引：3，他引：3
为了弥补逐片测量和图片倾斜失真的局限性,该文提出了一种基于矩形框几何校正多叶面积测量方法(简称为GCCA)。GCCA法应用Hough变换提取矩形框,对图像进行几何校正,利用连通域扫描实现了多叶片同时测量。同时还利用Visual Basic 2010对GCCA法进行了软件开发,并与坐标纸法、长宽系数法、Photoshop法进行了试验比较。试验结果表明:GCCA法是一种稳定性较高、相关性较好、适用范围较广的叶面积测量方法;它继承了数字摄影图像处理法的优势,是一种快速的植物叶面积测定方法。其测量速度随着单张图片叶片数量的增大而提高。软件的编制,可消除人为因素的影响,大大提高叶面积测量软件的互动性和通用性。GCCA法既可以应用于室内,也可以进行室外无损测量,为叶面积的测量提供了切实可行的新途径。 相似文献
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基于近邻法聚类和改进Hough算法的猪胴体背膘厚度检测 总被引：3，自引：3，他引：0
为了解决猪胴体背膘厚度在人工测量中准确率、效率低以及存在对样本造成污染的问题,该文基于计算机视觉和图像处理技术提出一种检测背膘厚度的算法。算法主要分成背膘部分检测和测量部位的直线检测。前者通过图像分割、特征点的检测以及漫水填充等方法实现,能准确提取猪胴体背膘部分。后者在图像预处理后,首先通过感兴趣区域(region of interest,ROI)提取猪胴体肋排区域;然后利用设定好的浮动窗口进行全幅图像的扫描,通过平滑后的平均灰度线特征提取肋骨的目标像素点;最后,基于近邻法利用目标像素点间的邻近关系对其进行聚类,找到胴体第6、7根肋骨,并采用基于已知点的Hough变换提取测量直线,将测量部位的直线映射到背膘部分,则可实现对猪胴体背膘厚度准确测量。试验结果表明,在对背膘厚度测量误差小于2 mm时,检测准确率可达92.31%,该文提出的方法能对猪胴体背膘厚度的测量位置进行准确定位和测量。 相似文献
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自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一。针对自然环境中的成熟苹果，该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法。首先，使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正，增强图像的细节信息。结合果实颜色特征，提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本。然后，采用改进后的Otsu算法进行初次分割，得到苹果目标的二值图像，该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声，通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率。采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割，分离粘连果实区域，提取目标苹果的外部轮廓。最后，在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域，在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别。对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试，并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比，本文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75和89.79%，比传统方法提高了15.03和16.41%，平均识别时间为0.665和0.693 s，比传统方法缩短了0.664和0.643 s。所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域，而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界。利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别。研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求，可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考。 相似文献
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温室绿熟番茄机器视觉检测方法 总被引：6，自引：3，他引：3
针对基于可见光图像对绿色番茄进行识别过程中,光线不均造成的阴影等会影响果实的识别、枝干和叶片对果实的遮挡以及果实之间的遮挡对果实识别的影响等难题,该文对基于机器视觉的绿色番茄检测方法进行研究。首先通过快速归一化互相关函数(FNCC,fast normalized cross correlation)方法对果实的潜在区域进行检测,再通过基于直方图信息的区域分类器对果实潜在区域进行分类,判别该区域是否属于绿色果实,并对非果实区域进行滤除,估计果实区域的个数。与此同时,基于颜色分析对输入图像进行分割,并通过霍夫变换圆检测绿色果实的位置。最终对基于FNCC和霍夫变换圆检测方法的检测结果进行融合,实现对绿色番茄果实的检测。当绿色果实和红色果实同时存在时,将绿色果实检测结果与基于局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法的红色番茄果实检测结果进行合并。算法通过有机结合纹理信息、颜色信息及番茄的形状信息,对绿色番茄果实进行了检测,解决了绿色番茄与叶子、茎秆等背景颜色接近等难题。文中共使用了70幅番茄图像,其中35幅图像作为训练集图像,35幅作为验证集图像。所提出算法对训练集图像中的83个果实的检测正确率为89.2%,对验证集图像中105个果实的检测正确率为86.7%,为番茄采摘机器人采摘红色和绿色成熟番茄奠定了基础。 相似文献
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基于改进Hough变换的类圆果实目标检测 总被引：15，自引：11，他引：4
为了能够快速准确地计算出类圆果实的形心坐标和半径,提出了一种基于改进圆形随机Hough变换的快速类圆果实目标检测方法。在以2R-G色差分量实现背景分离后,采用模板匹配细化算法获取单像素果实轮廓,并按步长获取果实的边缘特征点;然后,根据边缘特征点的平均切线方向对特征点进行分组,并以此为依据对圆形RHT算法进行改进;最后利用改进后的圆形RHT算法计算出类圆果实的形心坐标和半径。该方法能够快速准确地对类圆果实进行检测,对部分被遮挡的类圆果实识别效果较好。 相似文献
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基于分水岭和凸包理论的自然场景下未成熟苹果直径测量方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对自然场景下生长期内树上未成熟果实的自动探测与大小计算问题,提出了一种基于改进分水岭和凸包理论的自然场景下未成熟苹果识别与直径计算方法。该方法首先对灰度图像进行形态学重构后进行边缘检测,再利用合并局部极小值点分水岭分割方法从粘连区域中提取目标果实,并结合基于凸包理论的真轮廓提取和圆拟合方法,实现目标果实圆拟合直径的自动测量。计算结果与人工测量结果进行对比试验,结果表明:在不考虑扁平型目标果的情况下,该方法的直径计算均方根误差最小值为1.91 mm,均值为2.27 mm,误差范围在品质评定等级差(5 mm)以内,具有较好的推广应用价值。研究结果为生长期内果实的大小监测提供参考。 相似文献
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基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取 总被引：3，自引：3，他引：0
当前三维点云处理技术难以在玉米植株点云上对果穗进行识别和表型参数提取。针对该问题,该研究采用基于骨架的玉米植株器官分割流程对植株三维点云的果穗器官进行分割和表型参数提取。首先,优化基于骨架的玉米植株茎叶分割方法,在成熟期植株点云上实现植株骨架的提取、器官子骨架的分解以及器官点云的分割;再根据器官高度、子骨架长度、圆柱特征和点云数量4个约束条件从器官点云中识别出果穗点云;最后提取果穗相关的表型参数。试验结果表明,该研究方法对玉米果穗的识别率为91.3%;果穗点云分割的平均F1分数、精确度、召回率分别为0.73、0.82和0.70;穗位高、穗长、穗粗、株高穗位高比4个表型参数的提取值与人工实测值线性关系显著,决定系数分别为0.97、0.78、0.85和0.96,均方根误差分别为3.23、4.98、0.73 cm和0.07。该研究方法具备提取果穗器官点云和表型参数的能力,可为玉米高通量表型检测、玉米三维重建等研究和应用提供技术支持。 相似文献
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基于深度集成学习的青梅品级智能反馈认知方法 总被引：3，自引：1，他引：2
针对传统机器判定水果品级的开环认知模式存在特征空间和分类准则一旦建立不再更新的缺陷,模仿人由整体到局部反复推敲比对的思维信息交互认知模式,探索了一种具有认知结果熵测度指标约束的青梅品质智能反馈认知方法。首先,在有限论域不确定条件下从信息论角度建立具有信息完备性评价指标的非结构化多层面动态特征表征的青梅品级认知智能决策信息系统模型。其次,基于架构自适应的卷积神经网络(adaptive structure convolutional neural networks,ASCNNs)和集成随机权向量函数连接网络分类器(random vector functional-link net,RVFL),建立青梅图像由整体到局部有明确品级特征表征映射关系的特征空间数据结构与分类准则。再次,基于广义误差和广义熵理论,建立青梅图像认知结果的熵函数形式测度评价指标。最后,建立基于不确定过程认知结果性能测度指标约束的动态反馈认知智能运行机制。针对1 008幅青梅图像的平均识别率为98.15%,表明该文方法有效地增强了特征空间的泛化能力以及分类器的鲁棒性。该研究可为基于可见光的青梅品级快速准确机器认知提供参考。 相似文献
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作物行检测是一个难题，回顾了国内外的研究情况。针对农田作物种植和作物早期生长的特点，为了检测作物行位置，提出了一种基于标记信息的Hough提取作物行方法。该方法分别用直方图法和最大类间方差法二值化图像后，经过8连通区域标记后据其面积属性去除噪声，然后再经一次标记后找出各标记作物的重心点坐标，最后通过Hough变换检测过重心点的直线，即到得到过作物行的中心线，试验结果表明了该方法的有效性。 相似文献