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基于图像运算的牛肉大理石花纹分割方法 总被引：1，自引：2，他引：1
针对牛胴体眼肌切面大理石花纹图像的自然纹理特征，首先采用区域生长法进行图像的背景分割，然后采用图像差影法操作、图像腐蚀和膨胀技术以及图像的逻辑运算实现背长肌区域的分割，再通过Otsu法自动选取阈值，以此阈值为门限值，对图像进行二值化处理，最终提取出牛肉大理石花纹。实验结果表明，该综合处理技术具有很好的适应性，可以对各种牛胴体眼肌切面图像进行大理石花纹的准确分割。 相似文献
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作物病害图像中重叠病斑分离算法 总被引：4，自引：1，他引：4
针对传统的分水岭分割算法的不足,应用了一种基于标记测地重建的分水岭算法对棉花重叠病斑图像进行分离.首先对病斑二值图像利用多尺度距离变换获得病斑的距离图像,通过极限腐蚀操作检测出标记种子;然后以种子标记为基础.运用形态学测地重建运算获取测地影响区骨架SKIZ--分水岭线;最后利用分水岭线与原病斑图像进行交集运算.从而得到分离的图像.运用该算法对棉花重叠病斑图像进行分离,试验结果表明:该方法能较好地将图像中的重叠病斑分离,并较好地保存病斑边缘信息,对图像中的微小结构和噪声不敏感,具有良好的鲁棒性. 相似文献
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基于融合显著图与GrabCut算法的水下海参图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现海参捕捞和海参疾病诊断的自动化,应先解决真实养殖环境下海参的图像目标分割问题。为此提出一种融合显著图模型和GrabCut算法的水下海参图像分割方法。该方法改进了传统的GrabCut算法,通过对单尺度Retinex算法分析,对水下图像进行增强,结合基于区域对比度的显著性区域检测方法和直方图均衡的方法,得到海参区域图像的部分前景和可能的背景,并以此初始化GrabCut算法的掩膜,最后进行GrabCut算法迭代,得到图像目标分割结果。通过与Otsu法、分水岭法、传统GrabCut算法对比分析表明：所提方法能够准确分割出图像中海参目标,并能克服背景噪声,保留目标图像细节,算法正确分割率达到90.13%,满足海参图像目标分割的 需要。 相似文献
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根据肉牛屠宰现场牛肉自动分级的技术要求,设计并构建了一个以TMS320DM642处理芯片为核心的牛胴体眼肌图像在线采集和实时分割系统.首先利用所开发系统在线采集牛肉图像,然后通过蒙板方法,对所采集图像进行背景分割;由于DM642系统采用y、Cb、Cr 3个色度分量来分别描述和存储图像,为节省算法处理的数据量,对Cr(红色)色度空间图像进行二值化处理,然后再用区域面积标记法和小区域消除法提取眼肌区域.实验结果表明,利用DM642系统能够实现牛肉图像的在线采集和眼肌区域分割,眼肌图像提取的准确率平均值为92.9％. 相似文献
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基于分水岭和改进MRF的马铃薯丁粘连图像在线分割 总被引：2，自引：0，他引：2
针对马铃薯丁粘连图像分割问题,提出一种融合分水岭和改进马尔科夫随机场（MRF）的分割方法。分水岭方法可以将粘连图像分割为若干一致性较好的区域,恰好有利于MRF进行标记,同时,针对实际应用中区域势团势能不一致的情况,通过改进势函数确定MRF的条件概率,使其在全局上具有一致性,从而解决粘连分割问题。用分水岭方法对图像进行初始分割,将图像转化为块状表示。综合考虑初始分割区域的相对高度和面积,用改进的MRF标记正确分割区域和过分割区域。计算过分割区域与邻域的紧密度,选择紧密度最大的邻域并与之合并。试验结果表明,该方法在继承了分水岭方法优点的前提下,解决了过分割的问题,正确率为95%。 相似文献
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自然环境下重叠果实图像识别算法与试验 总被引：7，自引：0，他引：7
针对非结构化自然环境中光照变化和对象重叠特征等外界因素给图像处理带来的难题,提出了一种自然环境下重叠果实的图像识别与边界分割的组合优化算法。该组合优化算法首先对原始图像进行噪声滤波处理,然后利用Sobel算子以及改进算子的最大类方差法(OTSU)来辨识重叠果实目标;接着采用K-means算法对重叠目标的像素进行聚类得到单个目标位置,再结合边缘检测结果的连通域分析及区域生长获得单个目标边界的大致区域;最后利用基于限制区域的分水岭算法,得到目标的精确边界。为了验证所提算法的有效性和适应性,进行了试验研究。试验结果表明:所提出的组合优化算法不仅可以在自然环境下从重叠物体图像背景中识别出重叠目标,而且还可以从重叠目标中分割出单个目标的精确边界。 相似文献
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利用骨架特征信息的粘连谷粒图像分割方法 总被引：4，自引：0，他引：4
针对长宽比大的粘连谷粒图像精确分割问题,提出利用图像骨架粘连点位姿信息的粘连谷粒图像分割方法,相比常规分水岭算法提高了准确性和可靠性。在图像平滑、二值化的基础上提取谷粒的骨架信息,采用SPT算子定位骨架粘连点位姿并进行粘连点延展闭合。针对不同粘连程度的谷粒图像,将本文算法与传统分水岭算法进行了对比测试,结果表明本文算法对于复杂粘连情况具有较强的适应性。当谷粒为长宽比在1.5以内的大豆和玉米时,本文方法和分水岭算法效果类似。然而,当谷粒长宽比大于1.5,分水岭算法出现大量欠分割和过分割现象,识别错误率达到75%,本文算法依然可控制在10%以内。 相似文献
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采用区域生长法分割根系CT图像的改进算法 总被引：2，自引：3，他引：2
提出了一种基于阈值分析和区域生长相结合的用于植物根系CT序列图像分割的算法。首先通过直方图分析,初步确定根系区域的分割阈值,再利用经过改进的区域生长法分割得到目标区域。实验结果表明,该分割算法计算量小,分割精度高,在提取目标的同时,能够有效地分离介质(背景)像素;而且对于背景复杂、噪声较大、目标像素灰度不均匀的CT图像也能取得较好的分割效果。 相似文献
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针对灰色聚类评价共原点聚类函数存在的灰类交叉及隶属度等速率变化不合理现象,对原函数的灰类区间以及隶属度走势进行修改,提出了中心化抛物线型函数的改进共原点聚类函数,用此函数对评价体系指标进行模糊化处理,使得评价更具合理性与真实性.采用主客观最优组合权重计算综合聚类系数,解决了权重与阈值信息重叠的矛盾.将改进后的中心化抛物线型函数与共原点灰色聚类函数进行对比分析,分析函数变化趋势以及最终的综合聚类系数,改进的中心化抛物线型函数比共原点灰色聚类更加符合实际情况.最后选取潘庄大型灌区,进行续建配套与节水改造工程建设后评价,评价结果与实际情况较为吻合. 相似文献
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为实现玉米种子快速、准确地优选,以不同质量的玉米种子为研究对象,提出一种分水岭算法结合卷积神经网络对玉米种子进行质量检测的方法。首先利用分水岭算法分割出单粒玉米种子,然后通过卷积神经网络模型对每粒种子进行质量分类,根据分水岭算法得到的单粒种子的位置,将结果在图像中进行标注,实现种子质量检测。使用改进型的InceptionV3模型进行试验,模型测试结果表明：质量良好和带有缺陷的两类种子的平均准确率为94.18%,平均召回率为94.61%,F1值（调和平均评价）为94.39%。同时为突出卷积神经网络模型的性能,将结果与传统的机器学习方法进行比较,其F1值高出LBP+SVM模型20.39%。 相似文献
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基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别 总被引：5，自引：0，他引：5
针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。 相似文献
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工厂化生产环境下双孢菇图像存在成簇粘连、菌柄倾斜、白色菌丝繁盛等复杂状态，采用常规阈值分割方法无法准确提取目标，采用改进的随机霍夫变换圆形检测算法与滑动平均聚类算法结合的方法开展目标提取研究。通过图像预处理降低部分背景干扰，改进边缘点取样方式提升圆形检测效率，依据菌盖半径范围剔除无效参数；以双孢菇图像检测出的所有圆形为目标，采用均值漂移聚类算法合并圆形，消除圆形检测算法中识别出的错误目标。采用算法提取目标结果：针对双孢菇规则生长、菌盖附土、菌盖重叠率不高或变形较小的图像，目标提取正确率大于92%；针对大面积菌丝包围菌菇、菌菇成簇倾斜、大小菌菇密集掺杂、菌盖堆积变形严重的图像，存在圆形检测不准、聚类误判或漏判等问题，目标提取正确率大于82%。本文采用的算法数据处理量小、计算速度快、适应性强，能够满足菌菇生产过程中长势自动监测、出菇统计等需求。 相似文献
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根据冠层点云的分布特征,提出一种基于动态K阈值的叶片点云聚类及生长参数提取方法。首先,采用地面三维激光扫描仪获取多站点云数据并完成配准、去噪和抽稀等预处理;然后,随机截取整株点云中的一枝作为研究对象,融合局部凹凸性算法(LCCP)并改进K-means算法,提出基于动态K阈值的叶片点云聚类方法;最后,采用主成分分析方法(PCA)计算叶片点云法平面方向向量,并根据叶片边界点与中心点的位置关系,计算叶宽、叶长等生长参数。试验结果表明,与传统的点云聚类方法相比,本文方法能够在不损失枝干点云的前提下,精确地分割单叶片,保证了聚类结果的完整性和彻底性;与传统的降维方法相比,本文基于真实三维空间信息提取叶片生长参数能够较大程度提高提取准确性,为进一步评价果树冠层光照分布及果园智能化管理提供技术支持。 相似文献