基于MatLab和DSP的哈密瓜纹理分割与分类     

高国刚  马本学  孙静涛  王宝  杨杰  王运祥 《农机化研究》2015,(7):31-34,38

以新疆特色水果哈密瓜为研究对象,提出一种利用Matlab辅助DSP提取哈密瓜纹理的方法。该方法首先利用Matlab把待处理的图像转换为数据文件(dat文件),然后利用DSP强大的运算能力分割哈密瓜表面纹理特征,并将分割结果同样以dat文件传递给Mat Lab,最后利用Mat Lab强大的数据分析与图像显示能力建立哈密瓜分类模型。实验结果表明,该方法能够有效地对哈密瓜表面纹理进行分割与分类,分类准确率为88.10%。该方法不但能够缩短DSP系统的开发周期,且能够为今后开发基于DSP的哈密瓜品质实时检测系统奠定基础。  相似文献   

输电线路通道下行林区冠层自动分割方法研究     

季坤  孙鸿博  刘志林  谭弘武  王瑞瑞 《中南林业调查规划》2016,(4):42-48

针对在高分辨率影像上进行林区冠层高精度分割所存在的问题,提出了以一种结合形态学滤波的基于标记的分水岭分割算法,来实现对输电线下行林区冠层的自动分割。以航拍影像为数据源,首先构建结合了彩色和纹理梯度的综合梯度,然后采用形态学滤波消除中间过渡区域所形成的梯度极小值,同时根据树冠顶端先验信息提取标记,并强制叠加到梯度图像上,最后将上述结果作为初始信息参与分水岭分割,实现高分辨率影像上林区冠层的高精度自动分割,并以目视解译的形式获取研究区冠层的精确面积作为参考,结果显示本算法的精度较高,可以用于实现林区冠层的高精度自动分割。  相似文献   

用ImageWare实现缺损点云的曲面重构   总被引：1，自引：0，他引：1  

张景涛  卢章平 《农机化研究》2005,(5):90-92

针对有缺损的点云数据,提出了在逆行工程软件ImageWare平台下进行曲面重构的途径;介绍了运用逆向工程技术进行CAD模型设计的操作流程;用平行面截取点云数据,拟合出曲线线条;通过对曲线条的桥接,利用完整的曲线条重构出曲面。  相似文献   

农产品品质检测中常用的图像背景分割方法   总被引：4，自引：1，他引：4  

付峰  应义斌 《农机化研究》2003,(2):85-86

利用机器视觉对农产品进行无损检测和自动分级时，对实时拍摄的农产品图像，在进一步的特征提取、模式识别等图像处理之前，采用适当、有效的方法把农产品图像从背景中分剖出来是一个非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏将直接影响到农产品分级的最终效率和准确性。为此，介绍了农产品品质无损检测中常用的图像背景分割方法。  相似文献   

一种从土壤背景中分离出作物的图像分割方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴兰兰  刘俭英 《湖北农机化》2007,(2):27-28

杂草是指生长在不适当的地方的植物，其生长对经济作物的影响弊大于利。杂草与经济作物争土壤、阳光和水肥，而且极易蔓延。杂草的蔓延是导致作物减产的主要因素，并可能会使作物的生产量减少25％-30％。  相似文献   

玉米籽粒内部组分低对比度透射图像精确分割研究     

王金星  李玉风  江浩  张宏建  张春庆  刘双喜 《农业机械学报》2020,51(6):238-247

为解决玉米籽粒透射图像由于对比度较低造成内部组分提取不精确的问题,提出一种基于色彩通道非线性变换的多通道重叠区域分割方法,对玉米籽粒图像在灰度、R通道及b通道下得到的二值图像使用重叠区域原理,实现玉米籽粒组分的精确分割。首先,采集不同玉米品种的籽粒透射图像,提取单粒玉米籽粒;其次,采用多通道重叠区域法分割单粒籽粒图像,得到玉米籽粒胚部、角质胚乳和粉质胚乳3部分的图像;最后,以查全率和查准率评价多通道重叠区域法与传统图像分割方法对不同品种玉米籽粒的分割效果。不同品种玉米籽粒的分割试验表明:多通道重叠区域分割方法的查全率、查准率及综合评价指标均达到98%以上,分割效果优于传统的图像分割方法,能够实现不同品种透明角质玉米籽粒透射图像的精确组分分割。  相似文献   

葡萄干彩色图像的背景分割研究     

刘小英  何东健  张健 《农机化研究》2006,(6):73-75

背景分割是分析葡萄干其他特征的基础。为此,经研究提出一种改进的迭代算法,用来获取葡萄干灰度图像阈值;基于RGB阈值法与亮度阈值法,对葡萄干进行背景分割后的图像分析比较,证明亮度阈值法能较好地进行葡萄干彩色图像背景分割,保存图像的颜色信息。  相似文献   

基于对数相似度约束Otsu的自然场景病害果实图像分割     

赵瑶池  胡祝华 《农业机械学报》2015,46(11):9-15

针对自然场景下,由于复杂背景以及多变环境,水果病害果实图像分割难的问题,提出了一种基于对数相似度约束Otsu和水平集活动轮廓的近椭圆形病害果实图像分割方法。考虑背景的复杂多变,提出对数相似度约束Otsu分割来区分病害果实与背景;由于水平集活动轮廓模型的局部最优性,提出采用自适应膨胀系数的改进距离规则水平集活动轮廓模型来精确演化轮廓。先对病害果实区域样本的颜色进行混合高斯建模,获得整个病害果实图像与样本模型的对数相似度;对对数相似度进行约束Otsu阈值分割以及形态学滤波;采用最小二乘法对滤波后的曲线轮廓进行椭圆拟合,对拟合后的椭圆采用自适应膨胀系数的距离规则水平集活动轮廓演化,得到病害果实完整轮廓。对18个不同场景的病害果实进行分割,平均误判率和漏判率分别为1.77%和1.6%,实验结果表明,该方法可以从复杂自然场景图像中分割出病害果实。  相似文献   

基于多时相Sentinel-2影像和SNIC分割算法的优势树种识别     

岳巍  李世明  李增元  刘清旺  庞勇  斯林 《林业科学》2022,(9):60-69

【目的】探究将简单非迭代聚类超像素分割算法(SNIC)融合到基于多时相数据的树种分类问题中,并对比分析不同时相数据组合对分类结果的影响,实现更高效、更精准的优势树种识别。【方法】以内蒙古旺业甸林场为研究区,在Google Earth Engine(GEE)云计算平台上利用多时相Sentinel-2多光谱数据提取波段反射率特征和光谱指数特征,采用SNIC和支持向量机(SVM)机器学习分类方法,实现面向对象的优势树种识别,并分析不同时相数据组合对优势树种识别精度的影响。【结果】多时相数据组合的分类精度明显高于各季节单时相数据。对比不同多时相数据组合分类结果,春、秋2个季节时间序列组合数据的分类精度与多季节组合数据结果相近,总体精度分别为94.5%、95.0%和95.8%。【结论】基于多时相Sentinel-2影像和SNIC分割算法的面向对象分类方法能够快速、准确识别优势树种,多季节组合数据的分类结果最优,春、秋2个季节时间序列数据也能获得较好分类结果,总体精度与最优结果差距较小。  相似文献   

基于机器学习的奶牛颈环ID自动定位与识别方法     

《南京农业大学学报》2021,44(3)

[目的]奶牛个体信息的实时感知和行为分析是现代化奶牛精细养殖的必然要求,奶牛个体身份的有效识别是上述目标的前提和基础。基于奶牛生物特征(牛脸、体斑等)图像的无接触识别方法易受外界干扰、算法复杂度高,可识别的样本规模受到限制。因此,本文提出1种基于机器学习的奶牛颈环ID自动定位与识别方法。[方法]针对奶牛运动造成的颈环ID偏转问题,采用基于梯度方向直方图(HOG)特征的级联检测器结合多角度检测方法实现奶牛标牌的定位;对标牌图像进行图像增强和二值化分割等处理,得到单个字符图像;设计卷积神经网络的结构和参数,训练字符识别模型,从而完成标牌字符的识别。试验数据包括80头奶牛的1 414幅侧视图像,随机选取其中58头奶牛的图像作为训练集,其余22头奶牛的图像作为测试集。[结果]标牌定位的准确率为96.98%,召回率为80.23%,字符识别模型的准确率为93.35%,连续图像序列中奶牛个体的识别率为95.45%。[结论]识别模型对光线变化、污渍沾染、旋转角度等具有良好的鲁棒性,具有代替传统动物个体身份识别方法的潜力。  相似文献