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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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昆虫图像分割是昆虫图像的识别与鉴定的重点和难点.目前,昆虫分割算法速度慢、过程复杂且大多数只针对于单一背景图像.为了更准确高效地实现昆虫图像的前景背景图像分离,提出一种基于逐像素聚类的端对端的昆虫图像分割方法,能够同时实现复杂背景下的昆虫图像分割与昆虫种类识别.采用覆盖5个昆虫目级阶元的37种实际场景下拍摄的昆虫图像作为研究对象,首先通过试验确定所提模型的最优参数设置,选择ResNet101作为分割模型的主干特征提取网络,在IoU取0.50时,其掩膜分支平均准确度均值、定位平均准确度均值及平均识别误差率分别为93.15％、95.06％和12.12％,分割每张昆虫图像仅需0.080 s,所提模型能够同步实现复杂背景下昆虫目标与背景的快速准确分割并进行分类. 相似文献
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为了实现计算机视觉对竹块的自动识别与颜色分类,研究了竹块图像的颜色特征、颜色分类方法。首先,将原始图像由RGB空间转换为HSI空间,用OTSU法确定阈值对原图灰度图像分割背景,用radon变换倾斜校正,提取竹块颜色判定有效区域,并计算其HSI的均值和标准偏差,作为特征参数输入BP网络进行训练。结果表明,该方法简捷有效,人工神经网络与人工分级的平均一致度为94.5%。 相似文献
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水果采摘机器人视觉系统的目标提取 总被引：10，自引：3，他引：10
在田间对作物的果实图像进行实时、准确地目标识别提取，是采摘机器人视觉系统的关键技术，而目标提取的实质是图像分割。大部分水(蔬)果处于采摘期时，表面颜色与背景颜色存在较大差异。而同一品种果实表面颜色相近，体现为在色彩空间果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性，提出了一种基于色彩空间参照表的适用于水果采摘机器人视觉系统果实目标提取的图像分割算法。该算法先由果实样本图像建立色彩空间参照表，再根据色彩空间参照表采用一种类似于“卷积”的方法进行图像分割。与现有其他方法比较，本方法基于彩色的信息处理，可将背景除去得更干净；对背景不做分割处理、无复杂运算，有利于机器人实时图像处理。采用该算法分别对草莓、橙子、西红柿的图像在L^*n^*6^*，Hsv，YCbCr色彩模型下进行了实验，结果显示该算法在这些色彩模型下均可取得理想的图像分割效果。 相似文献
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白背飞虱智能识别技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《南京农业大学学报》2016,(3)
[目的]为了实现水稻白背飞虱的自动监测,提出一种利用昆虫背部图像特征的白背飞虱自动识别方法。[方法]用自制的野外昆虫图像采集装置,在野外环境下,采集131张白背飞虱昆虫图像,通过颜色(蓝色分量B=130)阈值分割、滤波处理后,获取所采集昆虫图像二值化图,然后提取出单个昆虫背部区域二值化图和背部区域灰度图。通过对白背飞虱的大小统计分析的方法,剔去明显非白背飞虱的单个昆虫图像,再运用不变矩和二维傅里叶频谱数据提取昆虫几何形态、颜色和纹理共88个特征值,将7个不变矩和l×l(l=1,2,…,9)二维傅里叶频谱特征进行组合后作为输入变量,建立基于支持向量机的白背飞虱识别模型。[结果]自动采集装置在野外环境下采集的单个白背飞虱大小为1 000~2 600个像素点。当使用1~5不变矩特征值和5×5频谱特征值建立识别模型,训练集准确率达到95.71%,测试集准确率达到95.00%。[结论]使用不变矩和二维傅里叶频谱提取白背飞虱的几何形态、颜色和纹理特征,并建立支持向量机的识别模型,可以实现田间白背飞虱的自动识别。 相似文献
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对土壤背景进行有效分割是玉米苗期田间杂草识别的前提和基础。本研究利用颜色分量G-R和G-B与灰度直方图来实现玉米苗期图像与背景图像的分割,解决了玉米苗期田间杂草识别中受影响及环境适应性差等问题。通过对不同环境下苗期玉米图像的植被颜色和背景颜色分量的统计分析表明,采用G-R和G-B双阈值颜色特征分割,进行土壤背景分离取得了很好的效果。 相似文献
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基于机器视觉的葡萄自动识别技术 总被引：6，自引：0，他引：6
为了应用计算机对自然场景下的葡萄进行自动识别,根据机器视觉原理,进行图像采集.将葡萄的图像进行平滑、锐化等预处理后,在RGB颜色空间内计算葡萄颜色样本值,并根据样本值进行图像分割,最后利用分割的结果进行特征提取.仿真试验证明,这种方法对葡萄的识别效果较好,紫色、红色葡萄的准确率接近90%. 相似文献
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针对自然环境下茶叶嫩芽图像分割易出现过分割和欠分割等问题,提出一种基于清晰度评价和颜色聚类级联的嫩芽图像分割方法,并结合Tenengrad梯度评价和滑动分割获取清晰度较高的图像区域,然后在RGB、HSV、Lab、YCbCr颜色模型下进行聚类分割。结果表明,选取Tenengrad梯度值的上四分位数作为清晰度初选阈值,漏选率为25%;在HSV颜色模型下,利用K-means聚类方法完成嫩芽图像分割,晴天和阴天环境下嫩芽图像分割精度分别为72.48%和77.83%,较直接K-means分割方法相比,假阳性率分别减少5.19%和2.03%。该方法能够实现自然环境下茶叶嫩芽图像的有效分割,减少欠分割和过分割,为茶叶智能采摘提供理论参考。 相似文献