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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
随着中国农业飞速发展,通过机器视觉技术处理农产品主要农残快检,以达到智能检测的目的,也为提高农产品主要农残检测效率及准确度提供了新途径[1]。而图像处理就是其中一个重要研究内容,在检测反应试纸图像中提取反应区域,剔除不必要的背景及干扰区域,从而突出所研究的部分,在现实检测中,快速有效的图像处理是农产品主要农残快检的前提及必要条件。  相似文献   

2.
依托南方地区茶树田间常用的某型号捕虫设备,采集害虫样本图像,研究基于图像处理技术的害虫计数方法。为了提取样本图像中害虫区域图像,通过几种常见的分离背景方法的试验,如颜色直方图分割和灰度阈值分割,得出样本图像中害虫区域难以分离的原因,进而提出一种网格划分图像的处理方法,即将图像按10×10划分,对划分后的图像做处理以提取害虫区域,该方法能够将害虫区域从背景中完整分离出来;针对图像中害虫区域存在粘连影响害虫计数准确率的问题,提出基于标记控制的分水岭分割算法,利用扩展极小值的方法建立标记,进而完成对粘连区域分割与害虫计数,并进行了噪声测试与害虫计数试验。结果表明,针对该型号捕虫设备采集的样本图像,害虫计数的平均准确率为91.8%,该算法能够完整地提取害虫区域,有效分离粘连重叠的害虫,适用于复杂背景下茶树害虫图像计数。  相似文献   

3.
为了改善我国核桃仁外观品质人工检测速度慢、精度低、费时费力的现状,提出1种基于机器视觉和图像处理技术的核桃仁大小检测方法。构建图像采集系统以获得与背景颜色对比度明显的待检核桃仁图像;通过灰度变换、中值滤波,降低了图像处理计算数据量,提高了图像信息的可读性;通过阈值分割和区域填充,得到了清晰完整的核桃仁区域分割图;使用像素统计法计算核桃仁像素面积;提出1种自适应平均算法对样本学习训练,进而计算出大小分级阈值;以Lab Windows/CVI 2012为开发平台,借助其图像采集和图像处理函数,设计配套的核桃仁大小自动分级软件。结果表明,该方法在实验室条件下可实现核桃仁大小分级,分级正确率达90.0%以上。  相似文献   

4.
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   

5.
目标提取是使用视频分析进行奶牛行为自动感知的基础工作。牧场环境中采集的视频易受复杂背景的干扰,导致难以从视频中检测出奶牛目标,对后续图像处理操作影响较大。本研究提出一种基于背景减去法的运动目标精确检测方法。首先使用帧间差值法计算奶牛外接矩形,以提取每帧图像中的局部背景,并对其进行拼接以得到视频序列中的整体背景。然后利用奶牛外接矩形确定身体区域的位置和大小,并使用身体区域的二值图像对其进行跟踪。以每帧图像中的身体区域作为基准,对RGB通道的求和分量权重进行实时调整,以提高背景与目标之间的对比度。最终实现目标与背景的差异最大化,并进行背景减去以提取目标。对129段视频进行目标检测,结果表明本文算法的目标检测精度为88.34%,较传统背景减去法高出24.85个百分点。试验结果表明,本文算法能够精确实时地检测牧场环境中的行走奶牛,不仅提高了检测率,同时扩展了背景减去法的应用范围。  相似文献   

6.
针对入境小麦腥黑穗病检验检疫中冬孢子区域计数问题,提出了小麦腥黑穗病图像处理的方法和流程.首先介绍了显微镜下腥黑穗病菌冬孢子图像的获取方法;在将冬孢子的彩色图像灰度化后,采用中值滤波抑制噪声,利用metric算法进行图像分割;为了从背景中准确提取冬孢子区域,流程中采用图像形态学方法来消除二值图像中冬孢子区域的背景噪声和孔洞,并剔除图像边界处不完整的冬孢子区域;最后采用区域标记的方法获得了冬孢子数目.结果表明,该研究提出的方法和流程能有效地改善图像的质量,并能够自动准确地提取并统计冬孢子区域,便于后续的识别工作.  相似文献   

7.
温室植物病害图像处理技术中图像分割方法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了准确地得到植物受害病因及病种受害程度,提高温室病害防治的智能化,深入研究了植物病害图像处理中图像分割的方法。通过对温室黄瓜霜霉病和炭疽病的处理研究,探索出了新的多区域双峰法去除背景的方法,并利用边缘检测技术和阈值分割技术在正常部位和病害部位实现了图像的有效分割。  相似文献   

8.
提出了一种基于离散小波变换(DWT)和非局部均值滤波(NLM)的农产品图像处理算法。首先对图像进行3层DWT,在变换域中对高频小波系数进行改进小波阈值模型去噪,对原始低频小波系数与去噪后的高频小波系数分别进行重构,得到背景图像和细节图像;再对细节图像进行区域划分,对每个图像区域分别采用NLM算法进行去噪;最后将背景图像和去噪后的细节图像进行叠加处理,得到去噪后农产品图像。引入边缘保持指数(edge protection index,EPI)、均方误差(mean square error,MSE)对试验结果进行评价,结果表明,本研究算法对该类图像的处理取得了较好的效果,且对NLM、小波阈值去噪等算法而言优势较明显。  相似文献   

9.
采用计算机图像处理技术对温室蔬菜病害进行了智能化识别,并以黄瓜霜霉病为例研究了温室蔬菜病害智能识别图像预处理和特征提取的方法。试验选择白色作为病害叶片的背景,利用中值滤波法有效地去除了噪声的干扰,利用双峰法从背景中分离出病害图像,再对图像进行边缘检测,准确地提取了病斑的几何特征。该方法能够实现对病害图像的预处理,并且能够准确地提取病害特征。  相似文献   

10.
计算机图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像分割技术是图像处理之基本技术,图像分割就是在一幅影像中查找同类的区域。图像分割的应用范围涵盖了图像噪声的过滤以及特征的提取和识别。在介绍图像分割的主要特征的基础上,针对农田杂草识别中图像分割特点,提出了应用迭代算法的分割方法,并开发了相应的软件。实验验证该方法用于农田杂草识别前的图像的二值化处理,能够很好地消除图像噪声,得到连续的图像边界,可以有效地实现图像的二值化处理,为后续的杂草识别打下良好的基础。  相似文献   

11.
噪声的消除是进行图像边缘提取等图像处理的前提条件,本文提出一种图像标记法去除图像目标区域内、外较大区域噪声(称为大块污染区块)的方法,试验结果表明该方法能够将图像目标区域内、外的大块污染区块及噪音完全消除,为后续的图像处理及图像分析奠定了基础。  相似文献   

12.
基于遗传神经网络的植物叶片病害特征提取的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高作物病害定量、快速、准确识别,以大豆褐斑病为例,综合运用计算机数字图像处理技术与人工神经网络技术,建立了一个多层前馈遗传神经网络,实现了大豆褐斑病的识别与特征计算。本技术首先通过计算机视觉技术采集叶片图像,尔后,采用遗传神经网络完成了对病斑图像的识别,最后运用数字图像处理技术完成了对病斑区域相关特征值的计算,实验识别准确率达100%。  相似文献   

13.
基于神经网络的大豆叶片病斑的识别与研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
综合运用计算机数字图像处理技术与人工神经网络技术,建立了一个多层BP神经网络,实现了大豆叶片中病斑的自动识别与特征计算。首先通过计算机视觉技术采集叶片图像。其次,采用BP神经网络完成了对病斑图像的识别。最后,运用数字图像处理技术完成了对病斑区域相关特征值的计算。实验证明,该方法能有效地识别出病斑区域,识别率可达100%。该研究为将来病种的识别提供了理论依据。  相似文献   

14.
高祥斌 《安徽农业科学》2009,37(34):16814-16815
采用数字图像处理技术、叶面积仪法、复印称重法测定室内观叶植物的叶面积,并对3种方法的测定结果进行比较分析。结果表明,图像处理法与其他叶面积测定方法的测定结果具有极显著线性相关关系,说明图像处理技术适用于叶面积测量工作。  相似文献   

15.
植物多叶片图像目标识别和叶面积测量方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
分析了图像处理方法测量叶面积中采用CCD照相机和扫描仪2种采集设备各自的优、缺点.针对目前各种叶面积测量方法均为逐片测量的局限性,以MATLAB数学分析软件为平台开发了对多叶片扫描图像中各叶片进行目标识别和面积计算的算法.试验结果表明,该算法在叶片间不重叠的条件下识别准确率达到100%,测量得到的叶面积与采用称重法得到的叶面积间的相对误差为2.43%,决定系数(R2)为0.999 6.试验证明,该算法可以实现对多叶片扫描图像中各叶片的准确识别和叶面积测量.  相似文献   

16.
单板穿孔缺陷会影响其胶合过程的质量,是单板分选过程中主要的识别目标。基于图像处理技术的图像分割算法将穿孔缺陷区域与背景区域准确地分开是自动分选的重要前提。本研究提出一种基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别方法,首先基于彩色图像的RGB空间将采集的图像转换为灰度图并输出R分量灰度图,采用二维中值滤波处理滤除非线性噪声,最后采用阈值分割和连通域处理相结合的方法将背景与目标区域分离。结果表明,遗传算法的最大熵阈值法选取的阈值和试验时间均优于其余3种(迭代阈值法、大津阈值法、最大熵阈值法)算法,结合连通域处理方法可以有效提取单板中的穿孔区域。  相似文献   

17.
为促进数字图像处理技术在珍贵树种营养分析中的高效应用,以幼龄沉香为研究对象,运用大津法与K-Means算法分别对试验获取的幼龄沉香可见光图像进行分割,对2种分割算法进行比较研究。基于图像分割结果,提取R、G、B等8种颜色特征并进行主成分分析,同时计算沉香图像的最小外接矩形的矩形度RE。结果表明,1)大津法与K-Means算法均可实现对多张幼龄沉香可见光图像的分割,大津法较K-Means算法分割速度快,但分割精度小于K-Means算法,在具体分割时应根据实际需要对2种算法进行选择。2)提取的8种颜色特征的3个主成分累计贡献率可达到99%,可作为颜色特征;最小外接矩形的矩形度RE能够表达沉香轮廓内面积CA与最小外接矩形面积LA的比值,可作为形状特征,将这种特征因子用于构建沉香微量元素含量预测模型,有利于缩短建模时间并提高模型的精度。综上所述,研究结果可促进数字图像处理技术在珍贵树种营养诊断中的进一步发展,为精准林业提供参考。  相似文献   

18.
数字图像处理技术在叶面积测量中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
宋英博 《农学学报》2022,12(2):73-75
传统测量叶面积方法费时、低效,叶面积仪法高成本、维修不便.本研究利用图像处理技术测量叶面积,从解决图像阈值的分割、叶片阴影去除以及叶片边缘检测算法等问题出发,应用大津法求得阈值,中值滤波法去除杂点,采用Roberts算子检测边缘,进而计算叶面积.叶面积仪法与图像处理法比较叶面积值相关系数R2为0.962,剪纸法与图像处...  相似文献   

19.
计算机视觉系统中图像外边缘检测的新方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了图像外边缘检测的2种新方法:邻域灰度检测算法和模板检测算法。利用新方法对水果图像进行了检测,结果表明,2种方法检测边缘能力都很强,检测出的边缘清晰,连续,边缘图像点有充,阮须进一步细化处理。该方法处理图像面积小于传统方法的1/2,检测速度快,适合计算机视觉进行实时检测。  相似文献   

20.
基于Matlab的植物叶面积数字摄影图像处理   总被引:7,自引:0,他引:7  
为了研究植物的生长规律,应用数字摄影图像处理法对山楂叶面积进行无损测量,该方法采用数码相机在田间获取山楂叶子的数字图像,对所拍图像进行背景去除、二值化及中值滤波处理,然后利用Matlab软件编程,快速计算出叶子的面积。把这一面积同常用的叶纸称重法所测面积进行比较,结果基本相同,由此可见,数字摄影图像法测量叶面积,具有简单、准确、方便快捷的特点,这对数字农业的植物信息快速采集和利用具有重要的意义。  相似文献   

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