霉变花生的计算机视觉识别   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈红  吴谋成  熊利荣  王巧华 《农业机械学报》2008,39(1):110-113

提出一种利用图像处理技术识别霉变花生的方法.首先用微分算子对彩色花生图像进行边缘检测,经过形态学运算、填充、合成后,得到去除背景的彩色花生图像.然后采用H和S的阈值识别霉变区域,根据像素数目计算霉变面积比,从而判断霉变情况.试验表明,这种识别方法的正确率可以达到90%.  相似文献   

基于图像处理的田间水稻叶瘟病斑检测方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴露露  郑志雄  齐龙  马旭  梁仲维  陈国锐 《农机化研究》2014,(9)

针对病斑在叶片上易形成封闭边缘的特性,采用色度学模型、边缘提取和形态学等方法对田间稻叶瘟病斑进行检测。利用2R-G色差分量提取图像上的图斑;采用Canny算法对2R-G色差分量图斑进行边缘检测,通过自定义边缘封闭修复模版对边缘进行修复;利用HIS模型的H分量提取的叶片正常部位信息与修复后图像做掩膜运算,获得叶片范围内的病斑边界,然后,运用形态学运算剔除图斑中未闭合的边缘线;最后,采用归一化绿蓝差值指数(Normalized Difference Green and Blue Index,DNGBI)对封闭的非病斑区域进行阈值过滤,提取出稻瘟病病斑。试验结果表明:对叶瘟病斑的正确识别率可达到90.26%。  相似文献   

基于叶片形态的田间植物检测方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴露露  马旭  齐龙  李泽华  郑志雄 《农业机械学报》2013,44(11):241-246,240

利用图像处理技术方法,以田间拍摄的水稻图像为研究对象,对田间植物进行检测研究。通过改进归一化绿蓝差值指数IDNBG 与色度模型,经过分类识别、图像阈值分割等步骤,对植物叶片进行提取。利用形态学正反向组合运算实现叶片内部完整性修复;利用边界4连通链码边缘检测实现叶片边缘平滑性修复。通过对可见光条件下田间拍摄的40幅图像进行植物提取实验,植物叶片提取正确率平均可达83.07%,误分率为3.57%。对其中90条边缘线进行边界平滑修复,部分叶片边缘被平滑但使叶片提取正确率降低0.63%。对植物检测主要影响因子进行分析得出,成像条件差异易影响亮度因子;通过形态学膨胀与正反向过滤运算,露珠与病斑得到一定程度的保留,提取叶片内部形状完整;链码运算可使叶片边缘得到平滑,同时也会去除部分正确的叶片,其运算量较大。  相似文献   

小桐子种子图像的背景分割与参数检测     

王焕昌  杨启良  杨莹 《排灌机械工程学报》2018,36(8):713-718

为解决凭借人工经验方式对小桐子种子品质进行筛选效率较低、主观性强、错误率高且实时性差等问题,采用数字图像处理技术对小桐子种子图像进行分析,针对其特征对图像进行了R,G,B彩色分量的算术运算融合,采用形态学开运算进行消噪处理,并根据OTSU方法进行自适应的阈值选取将图像处理成二值图像,利用LOG算子实现了图像的边缘提取,且通过计算得到了小桐子种子的部分形态特征参数值.结果表明,与人工分割的方法相对比,90幅具有不同摆放方式的小桐子种子图像的平均分割误差不超过0.63%,最大分割误差为1.07%,均方误差σ不超过0.006 4,能较为准确地实现小桐子种子图像的背景分割和参数检测.  相似文献   

数学形态学在作物病害图像预处理中的应用研究     

刘立波  赵春江  吴华瑞  高荣华 《农机化研究》2013,(8)

以大田复杂背景下采集的小麦叶部病害图像为研究对象,为进一步分析小麦病害类别及程度,针对小麦叶片的几何形状特点,设计了一种基于数学形态学的小麦叶部图像预处理方法。该方法首先采用相位一致性模型进行边缘检测,然后将数学形态学中的闭运算、开运算、形态区域填充运算及形态面积开运算相结合,用于对复杂背景下混杂大量噪声的小麦叶部病害图像进行去噪、提取及重建。实验证明,该方法能有效地将图像中最突出的小麦单个叶片从复杂背景中提取出来,并能够保留原始病害图像中的病害细节信息,图像清晰完整,为作物病害的特征提取及分类识别研究提供了新的思路。  相似文献   

基于机器视觉的自然环境中猕猴桃识别与特征提取   总被引：10，自引：0，他引：10  

崔永杰  苏帅  王霞霞  田玉凤  李平平  张发年 《农业机械学报》2013,44(5):247-252

研究了综合应用果实颜色和形状特征识别自然环境中猕猴桃果实及特征提取的方法.通过对比不同颜色空间,选用R-G色差分量;再采用基于误分割像素的分割评价方法来确定颜色特征nR-G中最佳分割系数n,最终选取0.9R-G颜色特征.利用0tsu法对其进行阈值分割,形态学运算去除掉残余噪声,实现了目标果实区域和背景区域的分割.然后利用Canny算子提取边界,最后对边界图像进行椭圆形Hough变换,逐个识别出目标果实,并提取出果实的形心坐标、长轴端点坐标和长短轴长度等特征信息.对49幅包含110个果实图像进行识别试验,试验结果表明:相互分离果实的识别率为96.9％,邻接果实识别率为92.0％,被枝叶部分遮挡果实识别率为86.6％,重叠的果实识别率为81.6％.  相似文献   

水稻病害图像预处理及其特征提取方法研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

路阳  关海鸥  赵斌  杨立 《农机化研究》2011,33(8)

采用计算机数字图像处理技术对水稻病害进行智能识别,并以叶鞘腐败病为例,研究了水稻病害智能识别图像预处理和特征提取的方法。试验中,利用灰度变换和中值滤波法有效去除了噪声,增强了图像;利用不同算子对病害进行边缘检测,准确地提取了病斑的几何特征,实现了病害图像目标分割。这一研究成果为特征参数的提取及最终病害确定打下基础。  相似文献   

基于改进残差网络的园林害虫图像识别   总被引：6，自引：0，他引：6  

陈娟  陈良勇  王生生  赵慧颖  温长吉 《农业机械学报》2019,50(5):187-195

针对北方园林害虫识别问题,提出了一种基于改进残差网络的害虫图像识别方法。首先,采用富边缘检测算法,将中值滤波、Sobel算子和Canny算子相结合,对害虫图像进行边缘检测;然后,改进残差网络中的残差块,通过添加卷积层和增加通道数提取更多的害虫图像特征,并将贝叶斯方法运用于改进后的网络中,优化超参数;最后,将预处理的害虫图像输入神经网络中,利用分块共轭算法优化网络权重。对38种北方园林害虫进行了识别,试验结果表明,在相同数据集下,与3种传统害虫识别方法相比,本文方法的平均识别准确率平均提高9. 6个百分点,加权平均分数分别提高16. 3、10. 8、4. 5个百分点。  相似文献   

基于MATLAB的奶牛数字图像边缘的提取     

李婷姣  蔡振江  王文娣  霍晓静  李建国 《农机化研究》2011,33(2)

奶牛数字图像边缘提取是奶牛体型线性评定的前期准备.为此,详细介绍了Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、LOG算子和Canny算子,分别用这些算子对奶牛数字图像进行MATLAB仿真,并对仿真结果进行了分析比较.结果表明,采用改进后的Canny算子提取奶牛数字图像边缘能够有效地抑制噪声,图像连续性好,比较完整地显示了奶牛图像的整个边缘.  相似文献   

基于机器视觉的蜜柑横径测量方法研究     

司振超  赵勇  王瑞鑫  许广洋  郭亚涵 《南方农机》2023,(20):24-28

【目的】机器视觉技术具有无损、快速、准确、智能化程度高等优点,被广泛应用于水果检测中,替代人工对水果的检测分级,因此研究小组基于机器视觉技术,来探究蜜柑横径的测量方法和过程。【方法】研究小组在试验研究过程中,通过图像采集系统获取蜜柑样本图像,并对其进行灰度化、中值滤波等预处理,采用阈值分割的方法将蜜柑图像和背景图像进行分割。对蜜柑图像区域进行填充和形态学处理等,提取蜜柑的边缘轮廓图像;运用Canny算子的边缘检测技术,最终提取出蜜柑的轮廓;依据轮廓图像,采用拟合圆法,将拟合出的圆的直径作为蜜柑横径数据,并和人工实测的蜜柑横径数据进行比对和分析。【结果】从测试样本中随机取出9个蜜柑样本进行试验,通过相对误差数据表明,机器视觉技术能够比较合理、准确地计算出蜜柑的横径。【结论】将机器视觉技术应用到蜜柑横径的测量中,通过采用相关的图像处理方法和数据运算,探讨出了蜜柑横径的测量过程和方法,为蜜柑乃至柑橘类水果的智能化分级提供了方法理论和数据基础。  相似文献