共查询到19条相似文献，搜索用时 203 毫秒
1.
2.
《江苏农业科学》2015,(8)
针对农业图像的获取受到拍摄设备电压不稳定、成像天气等不确定性因素的影响从而存在一定程度的噪声、图像视觉效果差这一问题,提出了一种新型农业图像自适应混合滤波算法。该算法首先采用改进型中值滤波算法进行预处理,以对图像中的噪声进行初步抑制;然后对经过预处理后的图像采用自适应维纳滤波算法进行处理,以进一步提高图像的清晰度,最大限度地恢复图像的本来面貌。分别将本研究算法、中值滤波算法、自适应维纳滤波算法、非局部均值滤波算法进行Matlab编程实现,并应用于处理农业图像。结果表明,本研究提出的算法对农业图像的滤波效果明显优于其余算法,这说明本研究提出的农业图像滤波算法具有一定的实用性。 相似文献
3.
农产品图像在采集过程中由于拍摄系统电压不稳定、成像环境的复杂性等因素导致获取的图像中存在一些颗粒噪声点,这些噪声点存在极大模糊了图像中果实复杂的边缘信息。针对该类图像,在对二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering)原理深入分析的基础上,结合农产品图像的特点,提出了一种改进二维多级中值滤波算法(improved two-dimensional multi-stage median filtering)。该算法首先提出一种新型噪声自适应检测方法对图像中的噪声进行检测和标记;然后对检测出的噪声点分别采用8个多方向滤波模板进行处理;最后对8个模板的滤波结果在进行适当取舍的基础上分别进行基于像素点间几何距离的加权滤波,以获得清晰度较高的图像。理论分析和试验结果表明,改进的二维多级中值滤波算法对于农产品图像处理效果优于中值滤波算法、二维多级中值滤波算法、已有的改进二维多级中值滤波算法。 相似文献
4.
5.
针对农产品图像中的混合噪声,提出了1种有效的滤波算法。首先从噪声检测和标记方法、自适应加权滤波等环节对中值滤波算法进行适当改进,从而提出了1种改进自适应加权中值滤波算法对混合农产品噪声图像进行第1阶段滤波;然后对滤波后图像分别采用3×3滤波窗口、5×5滤波窗口的均值滤波算法进行第2阶段滤波;最后对均值滤波后的图像进行等权融合处理。分别将研究的滤波算法与中值滤波、加权中值滤波、极值中值滤波、均值滤波等算法进行试验仿真对比,结果表明,经过研究的算法滤波后图像清晰度明显高于其余算法且噪声残留程度明显低于其余算法,这对于农产品的高效处理具有一定的借鉴价值。 相似文献
6.
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
7.
8.
9.
10.
《山西农业大学学报(自然科学版)》2017,(9)
[目的]农业图像中难免存在噪声,噪声会干扰有用目标的识别。为了准确提取农业图像中的有用信息,拓展图像处理技术在农业工程中的应用,有必要去除农业图像中的噪声。[方法]本文将一种改进的中值滤波与视觉滤波LOG算子结合起来,用于对农业图像进行去噪。首先,通过LOG算子将图像分为边缘图像和非边缘图像,然后采用一种改进的加权中值滤波处理非边缘图像,边缘图像与处理后的非边缘图像融合为最终的去噪图像。[结果]利用本算法对农业图像进行测试,与传统的中值滤波算法进行对比,并采用峰值信噪比作为滤波算法性能的客观评价指标,本算法的峰值信噪比高于传统中值滤波算法8.15%,有更好的降噪效果。[结论]因此,该算法的滤波效果优于传统中值滤波算法,可有效去除农业图像中诸多因素产生的噪声。 相似文献
11.
Line-scan hyperspectral imaging system for real-time inspection of poultry carcasses with fecal material and ingesta 总被引：1，自引：0，他引：1
Seung Chul Yoon Bosoon ParkKurt C. Lawrence William R. WindhamGerald W. Heitschmidt 《Computers and Electronics in Agriculture》2011,79(2):159-168
In poultry processing plants, fecal material and ingesta are the primary source of carcass contamination with microbial pathogens. The current practice of the poultry inspection in the United States is primarily human visual observations. Since the visual inspection is becoming more challenging in poultry processing plants adopting high-speed lines, a rapid sorting system could significantly improve the detection and monitoring of carcasses with surface fecal material and ingesta. As a result, we developed a prototype line-scan hyperspectral imaging system configured as a real-time multispectral imaging subsystem for online detection of surface fecal material and ingesta. Specifically, we integrated a commercially available off-the-shelf hyperspectral image camera into the system with two line lights and a custom software program for real-time multispectral imaging. The bottleneck of the imaging system was the data acquisition. For that reason, a multithreaded software architecture was designed and implemented not only to meet the application requirements such as speed and detection accuracy, but also to be customizable to different imaging applications such as systemic disease detection in the future. The image acquisition and processing speed tests confirmed the system could operate to scan poultry carcasses in commercial poultry processing plants. The fecal detection algorithm was based on the previous research using different hyperspectral imaging systems. A new carcass detection and image formation algorithm was developed to allow existing image processing and detection algorithms reusable without any modifications. Sixteen chicken carcasses and four different types of fecal and ingesta samples were used in a study to test the imaging system at two different speeds (140 birds per minute and 180 birds per minute) in a pilot-scale poultry processing facility. The study found that the system could grab and process three waveband images of carcasses moving up to 180 birds per minute (a line-scan rate 286 Hz) and detect fecal material and ingesta on their surfaces. The detection accuracy of the system varied between 89% and 98% with minimum false positive errors (less than 1%), depending on tested detection algorithms. Therefore, these findings provide the basis of not only a commercially viable imaging platform for fecal detection but also a single poultry inspection system for multiple tasks such as systemic disease detection and quality sorting. 相似文献
12.
为了实现温室植物病害的智能化防治,采用数字图像处理技术对植物病害进行诊断已成为主要技术之一。就黄瓜侵染性病害的图象处理及特征值提取方法进行了研究。研究在图像预处理中,由于病变叶片形状大小不一、背景的存在和病状的不同,必然套对图像处理造成影响。本研究以选择图像的背景为切入点,分离了叶片与背景；利用边框裁减算法进行了图像处理窗口的确定,从而有效地提高了处理速度；比较了两种滤波的效果：选择邻域均值法作为颜色特征提取前的预处理,选择中值滤波作为纹理特征提取前的预处理；根据RGB三体对人眼的刺激程度的不同对图像进行了灰度化处理,从而简化了图像的处理难度．并提高了处理速度；利用双峰法从背景中分割出有效分析叶片部分,利用OSTU法将叶片正常部位与病态部位分割出来。从而为后续提取有效的病害诊断特征参数和建立模式识剐系统奠定了基础。 相似文献
13.
甘蔗在我国糖料作物中有着重要的地位,针对目前甘蔗种植的现状及存在的弊端,设计出了基于机器视觉的甘蔗段分选系统,图像采集装置对长60 mm的甘蔗段进行图像采集,通过对采集到的图像进行图像增强、图像边缘检测等处理,得到甘蔗段的边缘灰度图像,再根据边缘灰度图像的纹理特征统计值判断出甘蔗段是否有茎节,同时通过串口通信向分选装置发送信号,分选装置根据接收到的信号对甘蔗段进行区分,实现了对有无茎节甘蔗段的分选.试验证明了设计的可行性,探索了一种新的甘蔗段分选系统,对甘蔗种植业的发展有着重要的作用. 相似文献
14.
高清视频车辆检测及跟踪系统的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前视频车辆检测与跟踪系统存在检测精度低、跟踪稳定性差等问题,设计基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)结构的高清视频车辆检测和跟踪系统。该系统采用高清摄像机为图像采集单元,利用现场可编程门阵列对采集到的IP视频图像进行实时图像解码和图像预处理,高性能DSP做为系统主控单元实现前景提取、车辆检测、识别和跟踪等功能,DSP与FPGA之间的数据交换通过两路高速串行接口连接,以满足运算处理时大批量中间数据的交互;采用基于背景图像差分检测方法进行运动目标的实时检测,通过计算目标物体的紧密度对运动目标进行分类,利用区域特征跟踪法来快速跟踪图像序列中的车辆目标。试验结果表明:与普通视频相比,高清视频条件下对视频图像进行处理,在定位及寻找物体边缘方面具有优势,提高检测精度10%以上,能够实现对运动车辆的实时、准确、快速跟踪。 相似文献
15.
16.
提出了一种检测斜拉索PE保护层表面伤痕算法的设计。首先,在图像的预处理阶段,对原始图像进行灰度化和滤波处理;其次,运用边缘检测、边界跟踪及Hough变换获得了拉索轮廓的连续边界;然后,利用原始的灰度图像和基于拉索轮廓的掩模板,获得了无背景的拉索表面图像;最后,通过基于图像间空间差分的伤痕检测算法,获得斜拉桥拉索表面伤痕的图像,结果表明该算法能有效地从爬升机器人采集的图像中提取出斜拉索PE保护层表面伤痕的图像。 相似文献
17.
图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。 相似文献
18.
19.
Joe-Air Jiang Hsiang-Yun Chang Ke-Han Wu Cheng-Shiou Ouyang Man-Miao Yang En-Cheng Yang Tse-Wei Chen Ta-Te Lin 《Computers and Electronics in Agriculture》2008,60(2):190-200
Although X-ray scanners are commonly used in airports or customs for security inspection, practical application of X-ray imaging in quarantine inspection to prevent propagation of alien insect pests in imported fruits is still unavailable. The first step to identify insect infestation in fruit by X-ray imaging technique is image acquisition. This is followed by the image segmentation procedure, which can locate sites of infestation. Since the grey level of X-ray images depends on the density and thickness of the test samples, the relative contrast of infestation site to the intact region inside a typical fruit varies with its position. To accurately determine whether a fruit has signs of insect infestation, we have developed an adaptive image segmentation algorithm based on the local pixels intensities and unsupervised thresholding algorithm. This paper presents the detailed image processing procedure including the grid formation, local thresholding, threshold value interpolation, background removal, and morphological filtering for the determination of infestation sites of a fruit in X-ray image. The real-time image processing procedure was tested with X-ray images of several types of fruit such as citrus, peach, guava, etc. Additional tests and analyses were also performed using the developed algorithm on the X-ray images obtained with different image acquisition parameters. 相似文献