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依据植物图像中不同目标的区域特征,应用多水平集分割算法分割植物图像.该算法能够将植物的花朵、叶片以及背景有效地分割开.与基于聚类的多尺度Ncut算法的分割效果进行比较,多水平集方法在分割效果上优于多尺度Ncut算法. 相似文献
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针对传统方法对苹果叶片进行图像分割和测量几何形状参数精确度较低的问题，结合基于深度学习和引导滤波技术提出一种新的苹果叶片图像自动分割算法。首先采用深度学习方法，使用BiseNet卷积神经网络对苹果叶片图像进行自动分割，得到苹果叶片主体轮廓；然后使用彩色苹果叶片图像作为引导图像对主体轮廓进行引导滤波处理，以增强边缘锯齿等细节特征信息；最后将主体轮廓与细节特征信息进行联合分割，得到完整、准确的苹果叶片信息。对包含174种8 184张苹果叶片图像数据集进行试验，结果表明苹果叶片分割的精确率达到98.99%，交并比98.82%。利用本研究算法能够真正实现准确、快速测量苹果叶片的面积、周长等参数值，为苹果叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法。 相似文献
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【目的】解决棉田复杂背景下棉花叶部病害快速识别问题,为提出一种快速提取棉花植株和分割棉花叶片的方法。【方法】通过棉花植株的RGB颜色特征将植株与土壤进行分离,结合形态学处理技术和彩色分割方法,将植株的茎秆去除,保留棉花叶片部分;分别使用广度搜索分割算法、分水岭分割算法和轮廓搜索分割算法,对棉花叶片图像进行分割提取。【结果】基于广度搜索的分割算法将叶片轮廓搜索出来与原图融合分离出叶片,该算法对于图像结构简单的情况分割效果较好,通过对应的drawContours函数将每个轮廓画出,再与原图定位,将叶片的完整信息也轮廓结合,实现叶片的分离。【结论】基于距离变换的分水岭分割算法存在过分割问题,基于广度搜索分割算法与边缘检测结合对于叶片结构清楚图像分割效果显著,与轮廓搜索算法相比,后者的适用性更广,提取的轮廓层次结构也清楚,分割效果最佳。 相似文献
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针对传统方法对番茄穴盘苗重叠幼叶图像分割精度较低、背景剔除困难的问题,提出一种基于U-Net模型和模糊C均值聚类(FCM算法)相结合的图像分割方法。首先用ExRG法对图像的背景进行剔除,得到待分割幼叶的主体区域,对图像进行预处理。其次建立数据集,训练网络模型,用预训练的U-Net模型分割幼叶主体区域,提取其过渡区域;同时用FCM算法分割幼叶主体区域,提取其过渡区域。然后结合FCM算法分割得到的过渡区域和U-Net模型分割得到的过渡区域,得到重叠叶片的最终分割结果。最后,为了得到精准的评估结果,将重新连接的过渡区域进行填充,并与其他文献所述的算法进行对比分析。结果表明,所提出的基于U-net模型和FCM算法对穴盘苗幼叶轮廓分割的结果更加准确,泛化性更强。证明对番茄幼苗叶片图像分割的有效性,为幼苗生长状况的检测研究提供了支持。 相似文献
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针对北方典型牧草植物-苜蓿图像,采用多种常用的灰度化方法,并对其中的超绿法和Cr色彩法进行了改进,结合灰度图的特点,选用了单阀值分割和基于欧式距离的聚类分割方法将图像二值化,实现了苜蓿与背景的分离提取.利用大量的图像样本,对图像的分割准确率进行了统计分析和比较研究,得到了常用算法的定量评价和分割效果,得到了针对苜蓿图像的有效分割方法,为进一步实现牧草自动识别提供了依据. 相似文献
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罗丽霞 《河北北方学院学报(自然科学版)》2014,(6):29-33
图像分割是常见于模式识别和计算机模式的一种基本技术,目标识别、目标检测和特征提取操作均需通过图像分割进行。目前图像分割算法常用最大类间方差法(Otsu),但这种算法受噪声等因素干扰时容易造成分割错误。详细分析了以往Otsu阈值的处理原理,提出一种基于遗传算法的Ostu图像分割算法,仿真实验表明图像清晰度更显著,并可有效缩短图像分割时间,具有广泛的发展前景。 相似文献
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随着计算机的飞速发展,计算机的图像处理广泛应用于各行各业,图像分割是一种基本的图像处理技术。图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。从图像分割的基本定义,图像分割的技术分类,图像分割的方法几方面对其进行了初步探讨,并重点针对农田植物与土壤对比比较强烈的情况,为将其背景与植物分离,对阈值分割法中的双峰算法,最大类间方差法进行了详细的对比研究。 相似文献
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作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤,其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题,提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间,首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图,然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值,再计算该点前后两个邻域的颜色均值差作为该点的颜色跳跃度,当跳跃度大于设置的一个阈值时,该像素点为病斑点。结果表明,该算法具有较高的分割精确度和较好的抗噪声性能。 相似文献
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复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法 总被引：4，自引：0，他引：4
为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,从而得到棉花叶片分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)分割准确率分别达到92.39%、93.55%、88.09%,总体平均分割精度为91.34%,并与传统K均值算法比较,总体平均分割精度提高了5.41%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像实现准确分割,为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。 相似文献
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本研究提出了一种基于四级daubechies 5('db5')小波分解提取自然光温室中草莓叶片图像边缘的新算法。该算法对不同尺度的重建图像采用不同的分割和运算方法,以去除叶片目标边缘的外部背景和内部纹理干扰。这种方法有两个优势:一是从不同的尺度空间来获取相应映射区域的重建图像,可以为相应的各层空间区域提供不同的图像抽象特征。另一方面,在某个尺度空间中特定映射区域的某些图像特征难以获得,而其它尺度空间中特定映射区域的这种特征则容易得到。在本文中对不同尺度重建的图像处理时,主要采用Otsu阈值分割获得不同尺度重建图像得到相应空间位置的二值图像区域,并用canny分割不同尺度相应映射区域的重建图像获取相应空间位置的准确梯度的边缘,并通过不同尺度空间相应映射区域的两种分割的综合,得到精确完整的叶片边缘。但是由于草莓叶片图像各自不尽相同,自然光温室的光辐射和反射环境下叶片图像的局部非均匀照度,导致canny边缘提取会产生大量非叶片边缘的伪边缘,所以必须对在不同尺度之间相应的空间映射区域内的重建图像,进行分割处理和边缘提取处理,对其结果进行跨尺度的形态学和逻辑运算,用以避免叶片图像的canny伪边缘造成叶片的内部分割不完整碎片和叶片内部区域与叶片外部区域的粘连。为此,本研究将尺度重建叶片图像的canny伪边缘分为三类。第一类canny伪边缘是第一层小波分解重建的叶片图像边缘外部区域的canny伪边缘。第二类和第三类canny伪边缘在第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割的前景区域中。这两类映射区域中canny伪边缘都是映射第一层小波分解重建图像的相应空间区域的canny边缘,只是利用了第三层小波分解重建叶片图像的第一次Otsu分割的前景区域,通过分类划分该区域对canny伪边缘进行分类处理。其中第二类canny伪边缘的区域是通过以第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割得到的前景区域作为掩模,对第三层小波分解重建图像进行第二次Otsu分割获得的亮度突出的叶片图像边缘内部前景区域;第三类canny伪边缘的区域同样是通过以第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割得到的前景区域作为掩模,对第三层小波分解重建图像进行第二次Otsu分割获得的叶片图像边缘内部区域内灰度差异明显的背景区域。本文根据多尺度重建图像的区域类别划分,构造了针对这三种不同区域的纹理特征的不同处理方法,得到了完整的、无干扰的精确的叶片canny边缘。最后,对多尺度方法进行了简化,给出了温室草莓叶片自然光的有效分割算法。 相似文献
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基于局部阈值的植物叶片图像分割算法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提供了采用数字图像处理方法快速分割含边框植物叶片的方法,分别采用局部阈值分割和最佳阈值分割获取二值图像,得到局部阈值分割效果较好的结论,最终得到了比较清晰的边框图像和叶片二值图像,为后续图像处理打下良好基础。 相似文献
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针对作物病害图像的病斑分割问题,提出一种直觉模糊C均值(Intuitional Fuzzy C-means,IFCM)聚类算法。通过引入隶属度、非隶属度和犹豫度3个参数来表示模糊集,从而定义了用来表示模糊集的模糊度的直觉模糊熵(IFE)这一概念,对传统的FCM算法进行改进,克服了FCM算法分割时计算目标函数容易陷入局部极小值,而且聚类数目需要提前设定初值的缺点。将预处理过的作物(以黄瓜为例)病害叶片图像作为研究对象采用该改进算法进行病斑图像分割,得到了很好的分割效果。与其他分割方法进行比较,结果表明该算法分割出来的作物病斑图像准确率高达94%以上,分割效果明显。 相似文献
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基于G-MRF模型的玉米叶斑病害图像的分割 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型的分割,目标区域的一致性和边缘的清晰方面明显好于基于阈值和Gauss模型的分割算法,其平均正确分类率达96.35%,分别较基于阈值和基于Gauss模型的分割算法高出3.75%和4.03%,差异达到显著水平。【结论】基于G-MRF模型的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病斑区域从叶片部分离,分割正确分类率达96.35%,可用于玉米叶斑类病害图像的分割。 相似文献
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针对目前草莓采摘机器人草莓图像分割运算量大、耗时多等问题,根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,提出了一种在RGB彩模型中进行草莓图像色调分割的方法。该方法无需彩色模型转换,时间复杂性能较Lab彩色模型下a通道阈值分割算法与BP神经网络分割算法优越。对该算法进一步改进后,只需加减运算,无需乘除运算。试验结果表明:该算法能很好地实现成熟草莓果实与图像背景的分离,并较好的保存草莓轮廓信息,分割效率>85%;进一步对分割后的图像进行形态学处理,如膨胀、腐蚀等,有效消除了孔洞现象。 相似文献
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基于神经网络的植物图像分割算法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一,BP神经元网络被认为是好的学习分类方法之一。文中以6种植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用BP神经元网络方法在植物图像颜色较复杂,且受周边环境影响较大的情况下,实现了植物图像与背景图像的分割。实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效准确的。 相似文献
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大田经济作物在我国占有重要地位,其性状研究在机械化生产收获过程中至关重要,直接影响到生产效率和产品质量,数字图像技术的引入不仅为其性状研究带来高效的解决方案,更显示出广阔的应用前景。综合分析了近年来不断改进的图像分割方法,将其分成传统分割方法和结合特定工具的图像分割算法两大类,重点介绍了传统分割方法中基于阈值的分割方法和基于边缘检测的分割方法两种流行算法,结合特定理论工具的图像分割算法中的小波分析变换、遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法、深度学习方法等 6 种方法,并对各大类算法中使用的各种图像分割方法进行归纳总结,列举其在油菜、棉花、大豆和花生等经济作物性状研究中的应用,同时对遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法和深度学习中的 Fast R-CNN 算法添加技术框架图。最后对图像分割技术在大田经济作物中应用存在的主要问题进行分析并提出展望。 相似文献