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基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题. 相似文献
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水果品质机器视觉检测中的图像颜色变换模型 总被引：12，自引：1，他引：12
在水果品质的机器视觉检测过程中，水果形状导致的图像颜色失真直接影响最终的检测和分级结果。本文在6个位置分别采集了3种大小、19种不同表面颜色的标准实验球体的图像。在分析球体的大小、表面颜色和图像采集位置等因素对球体图像颜色的亮度、色调和饱和度的影响后发现，球体图像的颜色失真主要是颜色的亮度失真。建立了摄像视区中心球体图像的亮度校正模型，该模型的相关系数R^2为0．846。采用该模型在Matlab软件平台上构建了柑桔图像的颜色校正算法，实验结果表明，该颜色校正模型和算法是有效和可靠的。 相似文献
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计算机视觉技术在农业中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
计算机视觉技术是模式识别与人工智能的一个重要领域,其应用已扩展到农业领域的诸多方面。为此,介绍了计算机视觉的概念及其系统组成;概述了计算机视觉技术在农业中的应用状况;并指出了计算机视觉技术应用于农业所存在的问题及其发展前景。 相似文献
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为通过计算机视觉技术在图像的获取和处理的应用来解决苹果树叶病斑诊断问题,探索了计算器视觉技术在苹果病变叶片表面特征的检测方法,并运用颜色模型对比方法,设计了一套苹果树健康诊断系统。试验结果表明:此系统平均正确诊断率率为96.5%,识别正确率较高,能够有效解决实际问题,达到了预期的效果,符合设计要求,同时也验证了计算机视觉技术在病变叶片诊断上的应用切实可行。 相似文献
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机器视觉技术的发展和应用 总被引：2，自引：0，他引：2
1机器视觉系统的概述 机器视觉(又称计算机视觉)是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别.简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断.机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作. 相似文献
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非接触测量系统是计算机视觉系统中的典型应用，而摄像机标定矩阵是非接触测量系统中的重要研究内容。本文在介绍几种的摄像机标定矩阵算法的基础上，根据给出一种基于摄像机成像模型的矩阵标定方法。实验表明，该方法操作简单，标定快速准确。 相似文献
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利用计算机视觉定量描述茶叶色泽 总被引：19，自引：0，他引：19
选择ＨＩＳ颜色系统描述茶叶颜色,并对颜色描述系统模型进行了改进,使之能更好地模拟理想颜色模型。在此基础上对自然存储条件下不同年份生产的龙井茶的茶叶色泽和汤色进行定量测量,测量结果：利用计算机视觉能定量地茶叶色泽随储藏时间的变化。 相似文献
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针对实际番茄特征提取环境复杂情况的问题,提出了针对不同环境应用不同颜色模型来进行阈值分割的方法。通过应用改进的n R-G、YUV两种颜色模型对不同实验环境采集的图像进行阈值分割,并结合canny边缘提取算法、fitzgibbon椭圆拟合算法提取得出番茄像素坐标与像素尺寸,以此完成番茄特征提取。为得出各种颜色模型适用环境等特点,对比各种颜色模型在光线充足果实未被遮挡、光线充足果实部分遮挡和光线较弱果实未被遮挡3种情况下特征提取成功率,并比较3种颜色模型在光线充足果实未被遮挡情况下对采集图像的降噪能力。实验结果表明:n R-G颜色模型适用于采集图像噪声较小的实验环境,对于光线较弱的实验环境该模型表现出较高且稳定的特征提取成功率;YUV颜色模型表现出对含噪图像具有较为稳定的降噪能力,且对光线较强的实验环境表现出较高的特征提取成功率。 相似文献
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苹果的着色面积比是苹果颜色分级的一个重要依据。采用HSI颜色模型中的色度值作为苹果颜色分割的依据,通过设置合适的色度值提取出苹果的着色区域,再利用像素点变换法计算苹果的整个表面积和着色面积,得到苹果的着色比,最终判断苹果的等级。试验表明,该方法具有精度高、速度快的特点。 相似文献
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为实现小麦生物量田间快速无损监测,开展基于不同密度、氮肥和品种处理的田间试验,应用无人机获取小麦越冬前期、拔节期、孕穗期和开花期4个时期的RGB图像,通过影像处理获取小麦颜色指数和纹理特征参数,并同时期通过田间取样获取小麦生物量;分析不同颜色指数和纹理特征参数与小麦生物量的关系,筛选出适合小麦生物量估算的颜色和纹理特征... 相似文献
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《Agricultural Systems》1998,57(1):115-119
Validation of predictive models in agriculture is often carried out with the simultaneous F test of zero intercept and unit slope when regressing predicted outputs on real-system values or vice versa. Such a test is not suitable for this intended use, because it does not take into consideration the behaviour of the non-controlled part (the lack of fit) of such models. Moreover, the test is not informative when several models are available and, consequently, it would not be able to pick up the best one. A correct proof for model validation should be based on the mean square error of the models being evaluated. 相似文献
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基于色差信息多色彩模型的黄羽鸡快速分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
快速准确分割出复杂背景下的鸡只图像,是应用机器视觉系统快速识别实际饲养环境下病鸡的关键步骤。以某鸡舍散养的黄羽肉鸡为分割目标,提出了一种基于色差信息的多色彩模型鸡只分割方法。首先对200幅自然环境下拍摄的图像在常用的色彩模型下,分析了鸡冠、鸡身羽毛、鸡肚羽毛以及背景的颜色特征,利用背景在RGB色彩模型的R、G、B三分量色差信息特征进行一次分割,去除大部分的背景,然后转换到HSV色彩模型,获取黄羽鸡不同部位的H分量阈值,再由H阈值范围提取鸡身、鸡冠实现二次分割,最终得到分割目标。实验结果表明所提方法实际分割正确率为86.3%,优于L*a*b*色彩模型聚类的78.4%。所提方法复杂度小,运算时间短,适用于实时分割场合。 相似文献
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为了探索建立基于数字图像处理技术的柑桔果实品质非损伤探测技术,采用多光谱照相机MS3100获取不同成熟度椪柑果实样品的数码图像R,G,B通道颜色信息,结合实验室果实可溶性固形物含量(SSC,Solublesolids content)化学分析值,进行了椪柑果实SSC与颜色信息相关性分析和检测模型研究。结果表明,椪柑果实图像的5个颜色参数R,G-R,B-R,G/R和(G-R)/(G+R)与果实SSC值之间具有较好的相关性,校正模型相关系数均在0.83以上;模型验证结果表明,B-R值与果实SSC值所建立的模型预测效果最佳,决定系数为R2=0.651,是椪柑果实SSC检测的最佳图像颜色参数,一元二次方程SSC=-0.0001(B-R)2-0.0219(B-R)+9.601为其最优检测模型;神经网络模型可以容纳更多的相关波段参与柑桔SSC含量的估算,实测值与预测值的相关系数高于其他模型,而均方根误差(RMSE,Root mean square error)低于其他模型,表明利用计算机图像技术进行柑桔果实SSC的检测是可行的。 相似文献
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基于Lab颜色空间的棉花覆盖度提取方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于手持高清可见光图像和无人机可见光遥感影像中植被与非植被像元在不同颜色空间单通道上分布的差异性,以苗期和蕾期的棉花为对象,进行了棉花覆盖度的提取方法研究。基于不同天气状况和不同采集时刻等光照条件下采集的29幅具有不同覆盖度的棉花地面可见光图像,分别对比分析了Lab颜色空间a通道、RGB颜色空间2G-R-B指数和HIS颜色空间H通道对棉花的识别能力,以及使用动态阈值和固定阈值两种情况下的棉花覆盖度提取精度。其中动态阈值通过植被与非植被像元的高斯分布交点确定,固定阈值在3种颜色空间分别设置为动态阈值的均值。结果表明,植被像元与非植被像元在a通道、2G-R-B指数和H通道上呈现高斯分布,可以采用非线性最小二乘算法实现高斯分布拟合。通过高斯分布拟合求解交点得到的动态分类阈值分布范围较为集中,将其均值-3.78、0.06、0.13设定为固定分类阈值。相比于2G-R-B指数和H通道,a通道对绿色植被的识别能力最好,更适合提取棉花植被覆盖度;相比于动态阈值,固定阈值的提取精度更好,平均提取误差为0.009 4。将该方法应用到无人机尺度时,同样可以较好地提取不同天气状况和不同土壤干湿类型的棉花覆盖度,且总体平均提取误差为0.012。经过初步检验和分析认为,基于植被与非植被像元在Lab颜色空间a通道上分布的差异性,结合固定分类阈值,可以精确地提取不同光照条件下的苗期和蕾期棉花覆盖度。 相似文献