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1.
在印刷品质量检测系统中，采集来的图像不可避免会出现噪声。针对这种情况，本文提出了基于小波阈值的图像去噪方法。该方法首先对噪声图像进行小波变换得到小波系数矩阵，硬阈值化后，对阈值化后的小波系数矩阵逆变换。得到去噪图像。实验结果表明，该方法比中值滤波具有更好的去噪效果。 相似文献
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基于神经网络的实蝇成虫图像识别算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现从图像中快速、准确地识别双翅目果实蝇害虫，本文提出一种基于神经网络学习模型的识别算法。该算法首先采用Hough变换对实蝇样本图像的双翅边缘进行直线检测，使图像中实蝇旋转为躯体朝上形态，同时限定条纹所在的有效区域。结合HSV色彩空间锁定胸背板上的条纹区，对该区域进一步处理，根据中心条纹形状特征的描述方法，提取出形状特征参数，定义4种实蝇形态特征向量。采集90幅实蝇图像中各目标的4种特征因子，建立BP神经网络对数据集进行训练，从而得到用于实蝇分类的神经网络模型参数。试验结果表明，该方法对双翅目实蝇成虫的识别效果具有较好的准确性和实时性，对橘小实蝇、南瓜实蝇和瓜实蝇的识别准确率分别为95.45%、93.33%和97.83%，总体准确率为95.56%，单次识别平均耗时500ms。 相似文献
3.
在获取无芒隐子草叶切片图像时不可避免受到噪声的污染,易导致后续提取和测量特征参数的不准确。对于自然图像,事先并不知道其所含噪声的类型和方差,因而首先利用小波变换和曲线拟合确定切片图像噪声类型和强度;在此基础上,分别应用小波阈值去噪、非局部均值去噪和提出的非局部均值滤波(NLM)与小波阈值去噪相结合的方法对无芒隐子草叶切片图像进行去噪。实验结果表明:获取的切片图像噪声类型为高斯加性噪声,标准差为σ∈[1. 5,3. 5],用高斯函数对随机选取的10幅切片图像的高频HH子带能量分布进行拟合,拟合优度为R2=0. 990 7;用3种方法对含不同噪声大小的切片图像进行去噪,当噪声标准差为σ∈[1. 5,8]时,应用Beyes Shrink法去噪后,图像的峰值信噪比提高了3 d B,而NLM和本文提出的算法不适用;当噪声标准差为σ∈[8,15]时,NLM算法和提出的算法去噪效果相当,去噪后图像峰值信噪比提高了7. 5d B,应用Beyes Shrink算法提高了6. 5 d B;而当σ∈[15,30]时,使用提出的算法表现出较大的优越性,去噪后图像峰值信噪比提高了10. 53d B,是NLM算法的1. 4倍、Beyes Shrink法的1. 3倍。本文的算法和实验结论可为无芒隐子草切片图像准确降噪提供理论基础。 相似文献
4.
在显微镜下采集到的蝗虫切片图像通常同时具有高斯噪声和椒盐噪声。利用同时具有插值性、光滑性、紧支撑性及归一化特性的Shannon-Cosine小波,构造了多尺度插值小波算子,进而构造了去除图像中混合噪声的小波精细积分法。该方法在稀疏描述切片图像时,通过设置稀疏表示阈值,直接消除图像中的椒盐噪声;将图像的Shannon-Cosine小波稀疏表达式直接代入图像降噪P-M模型,将该模型变形为非线性常微分方程组,采用精细积分法求解,可实现图像的保边降噪,消除图像中的高斯噪声。实验结果表明,在满足降噪要求的情况下,本文方法可以较好地保持蝗虫切片图像中的各种纹理结构;随着高斯噪声方差由0.02增加到0.10,降噪图像的PSNR下降了11.67%,远低于其他方法。说明本文方法在处理蝗虫切片图像时具有较强的鲁棒性。采用本文方法描述蝗虫切片图像时,特征像素点只占图像像素总数的10%左右,有效降低了问题规模,提高了求解效率。 相似文献
5.
农业图像采集过程中，环境因素常会带来噪声干扰，图像噪声又会对最终信息的分析结果带来影响，因此降噪对提高农业图像处理质量具有重要意义。基于块排序的非局部均值算法是一种有效的图像降噪方法，但是存在处理时间长,对大图像的处理内存要求高等问题。提出了分块优化方法，首先对大图像进行了适应于图像纹理丰富度的图像分块研究，然后分别对每个图像块进行处理。针对处理后的图像块再组合引起的边界效应，采用图像延拓的方法，有效地消除了边界影响，提高了图像降噪效果。实验结果表明，对于一般的硬件设备，改进的块排序非局部均值降噪算法能够快速处理农业中常用的图像。对于尺寸大小为512像素×512像素图像,当噪声标准偏差为50,分块数为16时，改进后的块排序降噪方法能够有效处理噪声图像。分块数为64时的处理速度是分块数为16时的1.89倍。 相似文献
6.
植物叶片图像的采集过程中，由于自然环境或成像条件的影响，特别是夜间，采集到的图像大多带有椒盐噪声，造成图像质量下降。很多植物叶片含有丰富的叶脉，被噪声污染不利于后续的表型分析、图像分割等。椒盐噪声密度较小时，中值滤波降噪效果较好，但在噪声污染严重时滤波方法也无法有效去噪。针对这一问题，提出了基于概率PCA的图像修复模型。一幅光滑的不含噪图像通常可认为服从高斯分布，概率PCA能有效地提取描述这幅图像中的主要信息，通过估计模型参数重构因噪声引起的数据缺失，从而达到图像修复的目的。但是当噪声的缺失像素点聚集在叶脉上时，直接用概率PCA修复会出现明显的边界效应，因此本文先基于树的叶脉进行追踪，再对叶脉进行概率PCA修复，然后再基于整幅图像利用概率PCA模型修复，迭代次数根据修复后图像的PSNR值自适应地选择。为了验证所提出的模型的修复性能，进行了与常用滤波方法的对比试验。试验结果表明：去噪后的图像PSNR值比使用均值滤波高出6dB左右，比使用维纳滤波高出9dB左右，比使用高斯滤波高出7dB左右，比使用中值滤波高出1dB左右，并且在结构相似性上采用本文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此，将概率PCA模型应用于植物叶片彩色图像修复是可行的、有效的，为其后续的图像处理提供了技术支持。 相似文献
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苹果夜视图像小波变换与独立成分分析融合降噪方法 总被引：2，自引：0，他引：2
对不同人工光源辅助下采集到的夜视苹果图像,通过噪声分析,判定苹果夜视图像的噪声以高斯噪声为主,并混有部分椒盐噪声。针对高斯噪声去除难题,将小波变换(Wavelet transform,WT)与独立成分分析(Independent component analysis,ICA)理论引入夜视图像的处理系统,为了最大程度地降低噪声污染,提出WT-ICA融合降噪方法。通过仿真实验,结果表明融合降噪效果较为理想。为了更好地评价夜视图像的降噪效果,以自然光下的图像为参照基准,提出相对峰值信噪比(Relative peak signal-to-noise ratio,RPSNR)的概念。对所采集到的不同的夜视图像进行多次重复实验,结果表明,从视觉上看WT-ICA降噪方法得到的低噪图像噪点明显减少;从RPSNR看,WTICA得到的低噪图像,分别比原始图像、小波软阈值降噪、ICA降噪方法平均提高29.94%、8.09%、7.54%;白炽灯下的图像处理后的RPSNR最高,适合作为人工光源。WT-ICA融合降噪方法通过连续处理,排除夜视图像的噪声干扰,得到的低噪图像更利于进一步识别,从而为实现苹果采摘机器人的全天候作业打下基础。 相似文献
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水稻条纹叶枯病,是水稻病毒病的一种,近年在我省发生比较普遍,且逐年加重,对水稻增产增收造成很大威胁,必须高度重视,并积极防治。前期发病先在心叶基部出现褪绿黄斑,后向上扩展形成黄绿相间的条纹或斑纹,糯、粳稻和高秆籼稻品种心叶变黄绿色、柔软、卷曲、下垂。分蘖期发病,一般先在心叶下1叶基部出现褪绿黄斑,后扩大形成不规则的黄色条斑,老叶仍保持正常绿色,至抽穗时常常形成枯孕穗或小穗头,枝梗及颖壳扭曲畸形。拔节后发病,仅在剑叶下部,发现黄绿色条点或条纹。穗部显畸形,很少结实。 相似文献
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基于多元图像分析的包装罐内壁缺陷检 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高包装罐生产线内壁缺陷检测准确性与可靠性,研究了一种采用单摄像机的内壁缺陷检测系统.利用基于形态学的区域提取算法,从罐内图像中分割出内壁检测区域图像.提出基于多元图像分析(MIA)的内壁缺陷检测算法.利用图像融合构成环形合格样本图像,消除罐内焊缝区域的影响,把多个环形合格样本图像与测试样本内壁检测区域图像堆叠起来,用重合区域的图像构造多元测试图像.用基于主成分分析(PCA)的多元图像处理方法获得多元测试图像的主分量表示,将去掉第一主分量和噪声后的Q统计图像作为内壁缺陷特征的检测空间,利用阈值处理检测缺陷,解决了罐体内壁照明困难、亮度不均造成缺陷误检率高的问题,提高了检测系统的准确性和鲁棒性.实验表明对内壁缺陷检测的误检率降低到2%,验证了检测系统的有效性和可靠性. 相似文献
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为筛选适于模拟中国南方湿润地区太阳总辐射的经验模型,将中国南方地区划分为华东、华中、华南和西南4个区域,选用36个辐射站点逐日数据(1994—2016年),采用最小二乘算法优化3种基于温度模型(T1,T2和T3模型)、3种基于日照时数模型(N1,N2和N3模型)和2种混合模型(M1和M2模型)的经验参数,并在日、月和年尺度上评价各模型在4个分区的精度.结果表明:在日、月和年尺度上,日照时数模型精度最高,其次为混合模型,温度模型精度最低,日尺度R2分别为0.847~0.898,0.654~0.904和0.435~0.687,月尺度R2分别为0.529~0.857,0.368~0.858和0.334~0.766,年尺度RE为-1.78%~21.86%,-32.88%~24.14%和-37.54%~72.36%;日照时数模型中,N2和N3模型精度最高;混合模型中,M2模型精度最高.因此,N2和N3模型在南方湿润地区模拟效果最好,该研究可为气象资料有限条件下精确计算南方地区太阳总辐射提供理论依据. 相似文献
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为有效提高中国西北地区Rs预报精度,选取西北地区11个代表性气象站点1959—2015年逐日气象数据,评价了4种基于日照时数的Rs计算模型(Angstrom-Prescott,Ogelman,Bahel和Louche模型)和2种基于温度的Rs计算模型(Hargreaves和Bristow-Campbell模型)在西北地区4个分区(温带大陆性高温干旱区、温带大陆性干旱区、高原大陆性半干旱区和温带季风半干旱区)的适用性.结果表明:6种模型在西北地区的Rs模拟值与实测值均在P<0.001水平具有统计学意义;基于日照时数的Rs计算模型(R2介于0.901~0.903)精度高于基于温度的模型(R2介于0.695~0.719);其中,基于日照时数的模型中Bahel模型的精度最高,其R2,MAE,MRE,RMSE和NSE分别为0.903,1.624 MJ/(m2·d),15.7%,2.298 MJ/(m2·d)和0.902;基于温度的模型中Bristow-Campbell模型精度最高,其值分别为0.719,2.851 MJ/(m2·d),30.7%,3.959 MJ/(m2·d)和0.713.因此,为有效提高西北地区Rs日值和月值预报精度,在仅有温度资料时推荐使用Bristow-Campbell模型,在仅有日照时数资料时推荐使用Bahel模型. 相似文献
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基于优化植被指数的多生育期茶叶游离氨基酸含量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
不同季节的茶叶外形和品质均具有较大差异,针对运用植被指数检测不同季节茶鲜叶游离氨基酸含量存在难度,选取了10个茶树品种3个季节（春茶、夏茶和秋茶）茶鲜叶中游离氨基酸含量数据和高光谱数据进行分析。首先,对原始光谱数据进行5种光谱变换：倒数T1/R、对数T1gR、一阶微分TR’、倒数的一阶微分T（1/R）’和对数的一阶微分T（1gR）’,并进一步利用不同光谱变换优化了经典植被指数,最终比较了经典植被指数和优化植被指数对不同季节茶鲜叶游离氨基酸模型的影响。结果表明：茶鲜叶建模集和验证集游离氨基酸含量的变化趋势从大到小均为春茶游离氨基酸含量、秋茶游离氨基酸含量、夏茶游离氨基酸含量;光谱变换优化后的植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量的相关性均高于经典植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量相关性,相关系数绝对值范围为0.10～0.30;基于TlgR-VI构建的多元线性回归（MLR）模型在不同季节的建模集和验证集中均得到了较好的精度,且适用于多生育时期茶鲜叶氨基酸含量的估测。基于T... 相似文献
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基于改进Makkink模型的四川盆地参考作物蒸散量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
为了有效提高四川盆地参考作物蒸散量ET0的预报精度,选取四川盆地16个代表性气象站点1961-2019年逐日气象数据,基于差分进化算法(DE)对辐射模型的经验参数校准改进Makkink模型并估算四川盆地ET0,在日、月尺度上对改进的Makkink模型(M1-M6)和Jennsen-Haise(JH)及Irmak(IK)模型评价.结果表明:在日尺度上,改进的Makkink(M1-M6)模型(R2为0.77~0.87)模拟结果比JH和IK模型(R2为0.74~0.76)更精确,改进的Makkink模型中,M4模型估算精度最高,综合性指标GPI中位数为1.05;在月尺度上,改进的Makkink模型模拟结果(误差为3.59~15.71 mm/月)也优于JH和IK模型(误差为6.84~25.31 mm/月),其中M4模型估算精度最佳,综合性指标GPI为1.72.总体而言,推荐以温度和相对湿度作为输入数据的M4模型模拟四川盆地ET0. 相似文献
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植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题，光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征，比较这两类特征的性能，对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析（PCA）提取光谱特征时，常选择前几个主成分（PCs）作为光谱特征，虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率，针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法，对高光谱影像在PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的PCs用于后续分类。利用一景AVIRIS高光谱植被影像，从分类精度的角度，首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始PCA、独立主成分分析（ICA）及线性判别分析（LDA）3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集1和2上均获得了最高的总体分类正确率，分别为82.7%和86.5%。与原始PCA相比，本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率，在数据集1和2上分别提高了1.5%和2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中，总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高，特别是Gabor特征，在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为95.5%和96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空-谱特征方法及其两者有效结合，进一步提高植被分类正确率提供了参考。 相似文献
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准确估算参考作物蒸散量(ET0 )对于区域水资源管理和灌溉决策有着重要意义. Hargreaves－Samani模型(HS)是目前公认结构最简单且精度较高的ET0估算模型.为了进一步提高HS模型预测精度,采用蜂群理论和广西盆地20个气象站(1961—2019年)数据对HS模型全局校准,使用1961—2000年数据对HS... 相似文献
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无人机热红外反演土壤含水率的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以不同生育期夏玉米为对象,讨论无人机热红外反演夏玉米田土壤含水率的精度及反演方法.利用无人机获取试验区的可见光和热红外图像.通过可见光图像提取冠层掩膜并叠加在热红外图像上提取玉米冠层温度,分析冠层温度的变化趋势及与叶面积指数(LAI)的相关性.最后,利用冠气温差的相反数与叶面积指数构建了一个新指标(DTL),讨论了冠气温差或DTL指标反演土壤含水率的准确性.结果表明:冠层温度随着土壤含水量的增加而降低,夏玉米LAI在一定程度上可以表征冠层温度;对比4个时期的数据,发现冠气温差反演效果在灌溉后较好(如2次灌后R2分别为0.614 6和0.463 7);与冠气温差相比,DTL指标可以提高土壤含水量反演的精度,如0~20 cm深度的R2从0.614 6和0.463 7提高到0.661 6和0.485 0.该研究对热红外反演夏玉米田间土壤含水率方法进行了新的尝试. 相似文献
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土壤有机质含量对作物的生长发育有着显著影响。为实现对苹果果园土壤有机质含量快速、实时估测，本研究以山东省烟台市栖霞市苹果园为研究区，采集100个土壤样本，利用ASD FieldSpec3便携式地物光谱仪获取其高光谱反射率，利用定量化学方法测定土壤有机质含量。采用移动平均法对高光谱数据进行预处理，分析果园土壤的反射光谱特征，研究光谱反射率与其有机质含量的相关关系，筛选土壤有机质含量的敏感波长并构建光谱指数后，分别建立多元线性回归模型（MLR）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型，并对模型精度进行验证比较。结果表明，筛选出的土壤有机质含量的敏感波长为678、709、1931、1939、1996和2201 nm。用筛选出的波长构建光谱参数，最终构建的光谱指数分别为NDSI（678，709）、NDSI（678，1931）、NDSI（678，2201）、NDSI（709，1939）和NDSI（1939，2201）。建立的MLR、SVM和RF回归模型中，以RF模型精度最优，其校正样本集R2为0.8804，RMSE为0.1423，RPD达到2.25；验证模型的R2为0.7466，RMSE为0.1266，RPD为1.79，建立的RF定量模型反演苹果果园土壤有机质含量效果较好。因此，可以利用RF方法快速预测苹果果园土壤有机质含量，了解土壤养分分布状况，指导农民合理施肥，从而提高果园生产管理效率。 相似文献
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西北地区冬小麦腾发量估算模型适用性评价 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现对西北地区冬小麦腾发量(ET)的准确估算,在对不同生育期ET的影响因子进行分析后分别采用双作物系数模型、单作物系数模型和Priestley-Taylor(PT)模型模拟ET,并以大型蒸渗仪实测ET为标准值对比其精度.结果表明:气象因子是播种-返青(Ⅰ期)和抽穗-乳熟(Ⅲ期)ET的主导因子,作物因子是乳熟-收获(Ⅳ期)ET的主导因子,2种因子对返青-抽穗(Ⅱ期)和全生育期ET的驱动作用相近;Ⅰ期双作物系数模型、单作物系数模型和PT模型的R2分别为0.511 8,0.239 3,0.374 2,RMSE变化范围为0.284 6~0.366 3 mm/d,总体评价指标GPI排名分别为1,3,2;Ⅱ期3个模型的R2均在0.700 0 以上,RMSE为0.540 9~0.844 0 mm/d,双作物系数模型模拟效果最好;Ⅲ期各模型的R2均高于0.600 0,RMSE为0.828 8~1.258 7 mm/d,双作物系数模型GPI排名第1;Ⅳ期3个模型的R2分别为0.799 1,0.671 6,0.270 8,RMSE为0.968 1~1.946 2 mm/d,作物系数模型模拟精度明显高于PT模型;全生育期各模型RMSE为0.551 5~0.893 6 mm/d,双作物系数模型的R2达到0.902 2. 相似文献