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针对复杂背景下马铃薯病虫害图像色彩复杂多样的问题,提出了一种基于G-R分量与K-means的图像分割方法.该方法首先提取G-R分量灰度化图像,然后对图像进行中值滤波和形态学变换操作以去除部分背景,最后将处理过后的图像转换到L* a* b*色彩空间并提取ab分量进行K-means聚类分割.本文利用该方法将暗头豆芫菁及芫菁... 相似文献
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探讨茶叶嫩芽自动分割方法,为茶叶智能采摘提供技术支持。以自然环境下茶叶嫩芽图像为研究对象,比较了基于颜色的阈值分割与聚类分割方法对茶叶嫩芽自动分割的影响。首先,选择了R-B和b分量进行茶叶阈值分割;其次在Lab颜色模型下进行K-means聚类分割;最后,通过形态学处理实现茶叶嫩芽自动识别。基于聚类的茶叶分割方法不仅能够抑制颜色阈值分割受光照的影响,且实现了自然环境下茶叶嫩芽的有效分割。 相似文献
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通过研究小麦叶部病害的症状特点及图像特点,应用K_means硬聚类算法对小麦叶部病害图像进行彩色图像分割,得到二值化分割和彩色分割,利用多重分形分析从二值化分割图像中提取病害形状特征参数,分别利用提升小波变换和脉冲耦合神经网络从彩色分割图像中提取颜色特征参数和纹理特征参数.根据提取的组合特征参数,利用学习向量量化神经网络进行小麦病害分类识别.结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达到95％以上. 相似文献
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[目的]本文旨在克服光照不均引起的低对比度、反光、阴影、光斑及遮挡等对大田复杂背景下小麦冠层图像分割的干扰。[方法]设计了一种结合脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)与同态滤波的自适应图像增强和基于L*a*b*颜色空间α角度模型的K均值聚类分割算法。首先,将小麦冠层图像转换到HSI颜色空间,采用自适应算法对HSI空间的I分量进行增强处理,适当调节饱和度S分量,补偿光照强度分布不均,去除阴影及拉大对比度;其次,将增强处理后的图像映射到L*a*b*颜色空间,提取a*、b*分量建立α角度模型;最后,基于α进行K均值聚类分割处理。[结果]拔节前后光照强度不一、光照不均的冬小麦冠层图像的分割试验结果表明,该算法可一定程度避免基于L*a*b*颜色空间α角度分量K均值聚类的过分割现象;改善基于HSI空间H分量K均值聚类的欠分割缺陷,且对光斑、阴影遮挡、反光突出的图像分割更完整准确。[结论]本算法可为大田复杂背景下光照多变的作物冠层图像分割提供参考方法。 相似文献
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图像分析技术能够实现对小麦腥黑穗病菌冬孢子特征的定量分析,冬孢子区域的分割则是分析的前提.针对小麦腥黑穗病菌图像的特点,考虑到传统分割方法的局限性,提出了一种基于彩色图像的分割算法.研究以病菌彩色图像B分量为聚类对象,以R、G、B分量值之和不变为迭代终止条件,利用K均值聚类的方法分割病菌图像,使类内像素均值的距离和取得局部极小值.与其他分割方法进行比较的结果表明,该分割算法既分割出亮度不均匀的背景,对噪声的敏感度较小,又减少了分割后的冬孢子粘连,分割出的冬孢子数目增加. 相似文献
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《江西农业学报》2022,(10)
为了实现航拍大田油菜花的准确分割,本文提出了一种基于HSI颜色空间阈值和X均值自动聚类算法相结合的分割方法来有效提高分割精度。先将待分割的原始图像转换到HSI颜色空间,通过设定的颜色阈值对目标区域进行定位,实现初步分割,得到候选目标区域;然后将候选目标区域的像素转换至LAB颜色空间,计算候选区域的a、b通道的均值和方差;最后利用得到的均值和方差作为聚类的约束条件,利用X均值自动聚类算法对原图像的a、b通道进行聚类。实验结果表明,本文提出的方法能够克服变化的背景的影响,准确提取油菜花区域;相对于传统的聚类方法,本方法不需要预先设定聚类数,从而实现完全自动的分割。 相似文献
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基于Lab颜色空间下的小麦赤霉病图像分割 总被引：3，自引：1，他引：2
针对智能识别小麦赤霉病方法中分割患病麦穗图像效果不佳的问题,运用中值滤波方法对患赤霉病麦穗图像进行降噪预处理,采用基于阈值的最大类间方差算法(OTSU)、基于聚类的k-means算法在RGB、HSV和Lab颜色空间中对小麦扬花期到黄熟期感染赤霉病的麦穗图像进行分割,提取出麦穗的病害部分。采用试验田环境下扬花期到黄熟期200张患赤霉病的麦穗图像进行分割试验,结果表明:将图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间并对a分量采用最大类间方差算法(OTSU)进行分割的效果最佳,误分率仅有1.11%。 相似文献
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《河南农业大学学报》2014,(6)
为了实现小麦彩色图像的自动分割,通过采集大田环境下6个品种的小麦图像样本,基于RGB颜色空间,采用马氏距离对图像的像素进行分类,并构建一个无监督分割模型.结果表明,该模型可以快速的分离出小麦图像与背景图像,与有监督的分割方法的分割效果相当,差异性在19%以下,可以应用于大田环境下小麦群体图像的自动分割. 相似文献
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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
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基于多元岭回归估计小麦种植密度 总被引：1，自引：1，他引：0
种植密度对小麦产量影响较大,合理的种植密度对提高小麦产量具有重要意义。因此,快速、准确的估计小麦种植密度显得尤为关键。提出一种基于多元岭回归估计小麦种植密度的方法。首先,将获取的彩色麦苗图像从RGB颜色空间转到 Lab颜色空间,利用改进的K-means聚类算法对麦苗进行分割。然后,选取已知种植密度的50幅麦苗图像作为训练样本进行标准化,获得标准化麦苗图像的面积特征、轮廓特征和LBP纹理特征,将这3个特征参数和已知的麦苗密度作为训练输入,利用多元岭回归得到麦苗密度与特征参数间的函数映射关系。最后,对要测试的麦苗图像,按照上述步骤进行处理,求出测试麦苗图像的3个特征参数作为输入,代入映射函数得到测试麦苗图像的密度值。结果表明,该方法在估计4个不同品种小麦种植密度时,田间麦苗单幅图像中小麦种植密度的估计平均精度达到93.99%,平均相对误差为6.01%,对比已有估计小麦种植密度的方法,该方法估计精度显著提高。 相似文献
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基于改进BP网络的小麦品种识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高小麦品种的识别准确率,以河北农业大学选育的6个小麦品种为研究对象,对小麦籽粒图像进行中值滤波阈值分割等方法预处理后,对形态、颜色、纹理3个方面进行特征提取。其次利用BP神经网络对单个品种的小麦进行识别,然后结合主成分分析(PCA)法降维研究一次性识别多类小麦品种,最后为避免神经网络的局限性,利用PSO算法优化网络权值参数。结果表明:BP网络对单个小麦品种具有非常好的识别效果,其中河农7069品种的识别准确率达100%;结合PCA法降维后小麦品种平均的识别准确率为91.582%;利用PSO算法优化网络后识别准确率增加至94.3%,达到了更好的识别分类效果。 相似文献
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利用图像颜色特征,首先分割小麦种子图像进而确定小麦种子轮廓矩,根据其轮廓距确定小麦种子质心坐标,然后根据小麦胚芽鞘图像颜色特征对胚芽鞘图像进行分割、获取小麦胚芽鞘图像,其次利用Zhang-Suen并行快速细化算法对小麦胚芽鞘进行细化获取胚芽鞘骨骼线,进而获取骨骼线图像(单像素)上所有点对胚芽鞘骨骼线进行多段直线曲线近似,最后根据小麦种子轮廓质心坐标、胚芽鞘骨骼线近似曲线和切割距离(给定)确定胚芽鞘的姿态和对小麦胚芽鞘切割点位置进行定位。通过对小麦胚芽鞘30幅图片进行图像处理验证。结果表明,该方法能完整地提取小麦种子和胚芽鞘图像、小麦胚芽鞘姿态及位置信息。基于图像颜色特征的小麦胚芽鞘识别及定位方法,为小麦胚芽鞘的识别与分析提供了准确、快捷、可视的技术手段,对于构建胚芽鞘智能识别、定位的视觉系统及自动化切割装置的研究意义重大。 相似文献
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为快速、精准地提取冬前分蘖期冬小麦覆盖度,提出了一种基于改进K-means算法的冬小麦覆盖度提取方法。首先将冬小麦图像转换到Lab色彩空间,其次利用蜉蝣算法（Mayfly Algorithm, MA）获取K-means最优初始聚类中心,并用马氏距离代替欧氏距离进行算法改进,最后利用分割得到的二值图像计算冬小麦覆盖度。结果显示,该方法的平均分割精度和平均处理时间分别为94.66%和2.03 s,与过绿指数（excess green,EXG）自适应阈值分割和基于粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）的K-means(PSO-K-means)分割相比,分割精度分别提高了12.04%和4.18%,处理时间分别减少了2.26和2.94 s。该方法分割效果优于EXG和PSO-K-means分割方法,可用于提取冬小麦覆盖度。 相似文献
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周珍辉 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2011,37(1):78-81
为有效防治鸭肝炎,建立特异性强、敏感性高、简便快速的DHV检测方法,对分离的DHV进行纯化,并制备单克隆抗体.鸭胚尿囊液中的DHV经冻融、氯仿反复处理、PEG浓缩和超速离心纯化后,免疫BALB/c小鼠,用杂交瘤技术,通过间接ELISA法筛选及多次亚克隆,成功获得8株阳性杂交瘤细胞,分别命名为DHV-1、DHV-6、DH... 相似文献
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基于模糊C均值的桉树茎切片图像纤维细胞区域提取技术 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了一种自适应提取桉树茎切片图像中纤维细胞区域的图像处理技术．先制作桉树茎切片,通过数码显微镜获取桉树茎切片彩色图像．将彩色图像转换为CIE L^*a^*b^*彩色空间,用模糊C均值聚类算法(FCM)对a^*、b^*通道进行模糊聚类分析,计算出各种颜色细胞的聚类中心,以各个象素a^*、b^*分量的值与各个聚类中心之间的欧氏距离来区分各种细胞,然后提取出纤维细胞区域．结果表明,在CIE L^*a^*b^*空间使用FCM方法是提取桉树茎切片图像纤维细胞区域的有效方法． 相似文献