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1.
红枣表面缺陷快速检测是实现其自动分级的关键技术之一。针对红枣表面曲率变化致使其表面灰度分布很不均匀和缺陷区域很不明显的特点,提出了一种亮度快速校正算法。首先使用单色CCD、滤光片和近红外光源获得红枣近红外图像;其次对原始图像进行去背景操作,获得红枣区域灰度图像;然后使用均值滤波器对去背景后的图像进行滤波获得亮度图像,并使用该亮度图像对去背景后的红枣图像进行亮度校正;最后对亮度校正后的图像进行缺陷分割。试验结果表明,该方法能显著提高自动分级系统的实时性,且该缺陷检测方法的准确率可达95%。 相似文献
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《信阳农业高等专科学校学报》2019,(2):99-103
传统的水平集方法忽略了图像的局部邻域信息,使得水平集曲线易停止于噪声点,导致对含有大量噪声、灰度相近的目标难以分割,且分割结果依赖初始轮廓的选择。因此,本文提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)的自适应水平集图像分割方法。首先利用K-means聚类获得图像的原始先验信息;然后结合MRF获得局部邻域能量信息;最后将MRF能量函数加入水平集中,来约束水平集演化的结果,进而对含有噪声的灰度图像进行自适应分割。通过与一些效果较好的水平集算法进行对比实验,证明了本文方法能够获得更加精确、鲁棒性更好的分割结果。 相似文献
3.
研究了考虑抗弯刚度的斜拉索非线性动力学建模,并进行了频率分析.针对普通斜拉索,考虑斜拉索从安装
到使用过程中的3种状态,利用Hamilton变分原理推导了含抗弯刚度、垂度、几何非线性及阻尼的三维非线性振
动控制方程,利用斜拉桥中斜拉索垂跨比一般都小于1/10和纵向惯性力影响较小的特点,将上述方程进一步简化
为符合工程实际的含抗弯刚度的斜拉索面内、面外非线性振动方程,并研究了抗弯刚度、索长度及垂跨比对斜拉索
面内、面外基频的影响,同时分析了斜拉索面内、面外高阶频率随初张力、索长的变化.研究结果表明,当斜拉索
的初张力较低时,抗弯刚度的影响较大,足够大的初张力基本能够抵消抗弯刚度的影响;当索力较小时,索力对频
率的影响基本可以忽略,索基频随着斜拉索长度逐渐降低,基频大小随斜拉索长度的增加呈现非线性反向变化;初
张力、索长度对斜拉索高阶频率的影响规律与对基频的影响规律基本一致. 相似文献
4.
《中国农业科学》2020,(12)
【目的】针对类球型水果表面亮度分布不均现象,传统算法难以有效直接分割水果表面缺陷区域问题,提出一种基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法。【方法】选择区域经济价值较高的纽荷尔脐橙为研究对象,对其采集原始可见光RGB图像。试验中发现R-B融合分量图像灰度呈明显双峰分布,故根据直方图信息利用单阈值法(分割阈值T1=60)去除图像背景,获得R-B目标图像;基于本文提出的一种区域亮度自适应校正算法对脐橙表面缺陷进行检测,首先设定目标图像邻域窗口大小为w×w(邻域窗口大小w=13),通过对其窗口大小内较亮像素点的集合提取脐橙表面亮度信息,然后基于此表面亮度信息对去除背景的R-B目标图像进行均一化校正,经亮度校正后的图像发现其表面缺陷区域与正常组织区域灰度对比度大,宜采用单阈值法(分割阈值T=194)直接对亮度校正后的脐橙图像进行表面缺陷分割提取;最后对表面缺陷分割后的二值化图像进行面积滤波以去除杂散点及噪声。【结果】采用双峰法可在有效去除图像背景的同时完好保留目标脐橙表面信息;基于区域亮度自适应校正算法对溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑星病果、风伤果、炭疽病果、裂伤果等8种常见脐橙表面缺陷果,共计356幅样本图像进行亮度校正,采用单阈值法对亮度校正后的图像进行表面缺陷分割,其分割率高,整体缺陷准确识别率达到了95.8%,平均处理每幅图像耗时0.29 s。与直方图均衡化算法、基于Retinex理论算法以及基于照度-反射理论算法得到的亮度校正图像相比,本文算法亮度校正效果最优且算法简单、缺陷识别率高、计算速度快,其运算速度分别减少了0.27、0.14和1.45 s,缺陷识别率提高了2.6%—8.2%。【结论】基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法有效解决了脐橙类水果表面亮度分布不均导致的表面缺陷难分割问题,为脐橙在线精确分级提供了技术支持,也为其他类球型水果表面缺陷快速检测提供了一种新方法。 相似文献
5.
虹膜诊断对于中医与民族医学的目诊理论具有重要的补充和借鉴作用,有必要深入研究虹膜及其图像特征与疾病、体质、中医辨证的证候要素等因素间的对应关系。本文以基于中医目诊的虹膜特征分析为出发点,以虹膜仪采集图像为对象,研究并提出了一种基于中医目诊的虹膜定位算法。该算法首先采用基于灰度阈值估计的方法得到瞳孔中心大致位置,再基于相似参数组的合并改进霍夫变换算法,得到虹膜内边界的定位结果,解决虹膜仪图像的瞳孔收缩、边界发生部分形变的问题。然后采用K均值聚类估计虹膜区域的大致范围,并以此构造初始轮廓,利用主动轮廓模型得到虹膜的外边界,从而避免由于图像畸变而引起霍夫变换失效的问题。 相似文献
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【目的】针对类球型水果表面亮度分布不均现象,传统算法难以有效直接分割水果表面缺陷区域问题,提出一种基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法。【方法】选择区域经济价值较高的纽荷尔脐橙为研究对象,对其采集原始可见光RGB图像。试验中发现R-B融合分量图像灰度呈明显双峰分布,故根据直方图信息利用单阈值法（分割阈值T1=60）去除图像背景,获得R-B目标图像;基于本文提出的一种区域亮度自适应校正算法对脐橙表面缺陷进行检测,首先设定目标图像邻域窗口大小为w×w（邻域窗口大小w=13）,通过对其窗口大小内较亮像素点的集合提取脐橙表面亮度信息,然后基于此表面亮度信息对去除背景的R-B目标图像进行均一化校正,经亮度校正后的图像发现其表面缺陷区域与正常组织区域灰度对比度大,宜采用单阈值法（分割阈值T=194）直接对亮度校正后的脐橙图像进行表面缺陷分割提取;最后对表面缺陷分割后的二值化图像进行面积滤波以去除杂散点及噪声。【结果】采用双峰法可在有效去除图像背景的同时完好保留目标脐橙表面信息;基于区域亮度自适应校正算法对溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑星病果、风伤果、炭疽病果、裂伤果等8种常见脐橙表面缺陷果,共计356幅样本图像进行亮度校正,采用单阈值法对亮度校正后的图像进行表面缺陷分割,其分割率高,整体缺陷准确识别率达到了95.8%,平均处理每幅图像耗时0.29 s。与直方图均衡化算法、基于Retinex理论算法以及基于照度-反射理论算法得到的亮度校正图像相比,本文算法亮度校正效果最优且算法简单、缺陷识别率高、计算速度快,其运算速度分别减少了0.27、0.14和1.45 s,缺陷识别率提高了2.6%—8.2%。【结论】基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法有效解决了脐橙类水果表面亮度分布不均导致的表面缺陷难分割问题,为脐橙在线精确分级提供了技术支持,也为其他类球型水果表面缺陷快速检测提供了一种新方法。 相似文献
7.
斜拉索截面信息未知时的刚度识别及索力计算 总被引：1，自引：0，他引：1
用拉索振动实测数据计算斜拉桥拉索的索力时，不考虑斜拉索刚度影响的计算方法可演化为许多种．计算表明由不同计算方法造成的误差已不能忽视．斜拉桥索力检测的实例分析表明斜拉桥拉索的抗弯刚度影响是不能忽略的．在斜拉索截面信息未知的情况下，利用一种实用的拟合方法得到了拉索的刚度．在考虑刚度的影响后，计算结果表明基频法能反应中长索索力的真实值，对于短索的索力应根据基频法进行折减．用数值拟合方法对拉索截面未知情况下的拉索刚度进行了识别，改进了固支情况下索力的计算结果． 相似文献
8.
采用Chan和Vese的C-V主动轮廓模型以及本文中改进的C-V主动轮廓模型对几类典型的海洋微藻图像进行了分割。当微藻图像的主要边界曲率变化较大,即主边界"陡峭"时,直接使用C-V主动轮廓模型难以获得微藻图像的边界。在改进的C-V主动轮廓模型中,通过人机交互绘制粗略的初始边界,并将其设定为初始零水平集,将符号函数引入到初始水平集中定义内外能量,再通过适当的参数调整进行图像边界的演化。将采用两种模型算法获取典型的海洋微藻图像边界的过程进行对比可知,对于带"陡峭"边界的微藻图像,采用C-V主动轮廓模型难以获得或以较慢速度获得图像边界,而采用改进的C-V主动轮廓模型不仅图像边界获取速度快,而且边界信息量大。实验结果验证了改进的C-V主动轮廓模型算法的有效性,为微藻图像的分割提供了新的技术手段。 相似文献
9.
根据公路路面实际裂痕灰度值比背景灰度值低,而路面非背景和非裂痕像素灰度值比背景灰度值高或低很多,设计了一种基于模糊数学的公路路面裂痕检测的新技术.首先使用改进的基于乘性模型的灰度校正算法对原始图像进行预处理,接着根据OTSU最大类间方差法计算得到原图像前景与背景的最佳阈值作为渡越点,构造一个新的模糊隶属度函数对预处理后的图像进行模糊处理,然后用Sobel算子对模糊后的图像边缘检测判断得到含有裂痕信息的区域,最后用图像分割算法区域分割出含有裂痕信息的图像子块.实验证明,新提出的方法在处理速度和检测准确性方面基本能够满足实际需要,能实时、自动检测出模糊图像的裂痕. 相似文献
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基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法.以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割.对于分割后获得的细胞核轮廓利用活动轮廓模型进行了优化,从而获得连续的细胞轮廓曲线. 相似文献
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应用visual C++6.0语言编制程序，研究了基于数字图像的桥梁裂缝检测方法，深入分析评价了图像灰度化、棋盘格角点求解像素率、滤波除噪、边缘检测等图像处理算法，实现了基于视频(或图像)的桥梁裂缝宽度计算和软件系统，并用15幅桥梁裂缝图像验证了其裂缝检测精度.结果表明：本文提出的裂缝识别方法能较好地用于钢筋混凝土桥梁和B类预应力混凝土桥梁的裂缝检测，当裂缝宽度大于0.3 mm时，图像计算出的裂缝宽度值与实测值非常接近，相对误差在6%以内；当裂缝宽度为0.2~0.3 mm时，相对误差在10%以内. 相似文献
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根据高分辨率动态扫描电镜观察到疲劳裂纹的实际扩展过程图像的特点,结合图像处理的基本理论和方法,提出了适合于疲劳裂纹图像的二值化处理方法和基于小波疲劳裂纹图像边缘检测算法,对疲劳裂纹的瞬时扩展图像进行了数据提取。 相似文献
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图像边缘携带了图像的大部分主要信息。通过对图像进行边缘检测不仅能有效地提取图像信息降低计算的复杂度而且是图像测量、图像分割、图像压缩、模式识别等图像处理的基础。本文尝试将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）用于图像边缘检测，通过选取经典house图像和SAR机场图像设置阈值进行自适应边缘提取，实现了边缘的精确检测。实验结果显示，该算法能够有效地提取图像目标的轮廓信息，很好保持图像纹理，具有理想的抗干扰性能，保证了检测结果的准确性。 相似文献
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水果检测中的边界追踪法 总被引：1，自引：0，他引：1
应用计算机视觉进行水果检测时 ,采用边界追踪技术能有效分割背景与样品 .文章根据梨、苹果等水果的外形特征 ,提出了一种改进的边界追踪方法 .该方法的操作图像可以是二值图像或灰度图像 ,图像中的样品被分割成 4个区域 ,为加快处理速度 ,根据水果外形来确定每个区域边界追踪方向的优先权 .对苹果、梨、芒果等水果图像进行了测试 ,结果表明 ,该方法追踪一幅大小为 15 0× 15 0像素的水果图像 ,所需时间不足 1s . 相似文献
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稻米图像边界是阶梯型边界,在稻米图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法提取了阶梯型边界,但得到的边缘图像存在边界不连续和边缘响应次数不唯一的问题。而小波变换的模极大值法检测出了所有类型的边界,其中包括不需要的边界。本文提出一种边缘检测方法,将尺度独立法与模极大值法的优点结合,在稻米图像的边缘检测中取得了理想的结果。 相似文献
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禽蛋检测与分级智能机器人系统的软件实现 总被引：1，自引：1，他引：0
禽蛋检测与分级智能机器人系统SIRDGE(systern of intelligent robot detecting and grading eggs)包括场景图像的采集和摄像机的标定,图像处理和特征值的提取,机器人运动控制和轨迹规划,真空吸盘的单片机控制,敲击声音的处理与破损检测,彩色图像处理与内部品质检测等子系统.笔者对各子系统软件的算法进行了研究,采用VC 编程实现了其软件功能,对SIRDGE进行调试结果表明,SIRDGE性能稳定,运行正常. 相似文献
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为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割,对局部二值拟合（local binary fitting,LBF）模型进行了深入研究,从而提出一个改进的 LBF模型,即在LBF模型的基础上,添加一个新的水平集线性正则化项,与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服LBF模型的分割缺点,使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感,同时增强算法的抗噪性,能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证,该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像,以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。图21表1参15 相似文献