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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张万红
针对传统方法和叶面积仪法测定作物叶面积、叶长、叶宽等参数费时费力,成本高等问题,提出苹果叶面积、叶长、叶宽和周长的图像测定法。首先采用颜色空间转换法转换RGB(红、绿、蓝)图为HIS(色调、亮度、饱和度)图,并以大津法(Otsu)阈值色调(H)获取二值图像;再根据二值图中苹果叶边缘像素坐标分布特征,计算叶长、叶宽和叶周长,根据苹果叶片像素数计算叶面积;最后对叶长、叶宽和叶面积的计算值与实测值之间进行均方根误差(RMSE)和决定系数(R~2)计算,并以测定硬币周长的方式验证周长算法。结果表明:苹果叶面积、叶长、叶宽的RMSE值分别为0.58cm~2、0.46和0.10cm,R~2值分别为0.99、0.93、0.97,测定的1元、5角、1角硬币的周长分别为7.68、6.42和6.10cm。RMSE取值较小和R~2取值较高表明叶面积、叶长和叶宽算法结果可靠,周长算法验证结果表明周长计算值与实测值之间差异较小。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
毕于慧 唐守正 王雪峰
叶片的形态测量在苗木生长自动监测中具有重要意义,在形态测量前首先要将完整的叶片从背景中提取出来。针对彩色苗木叶片图像的特点研究了利用几何活动轮廓模型进行完整叶片的自动分割的方法。首先利用图像的全局信息和C-V模型进行初始分割,当曲线到达目标边界附近时,利用改进的基于图像局部信息的能量模型进行边界的精确定位。该方法将C-V模型不受初始位置影响的优点和改进模型克服弱边界泄漏的优点结合起来,实现了叶片的自动分割,取得了令人满意的实验结果。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
石春林 朱艳 曹卫星
目的在生长模型输出的基础上,构建预测水稻叶片几何参数的动态模型,以便更准确地实现水稻的虚拟生长。方法在试验观测的基础上,分析了不同品种类型水稻分蘖与主茎同伸叶片叶长之间以及叶长与叶宽之间的定量关系,进一步耦合水稻叶龄、叶面积和茎蘖数模拟模型,进行水稻叶片几何参数变化的动态模型构建。结果不同品种类型水稻分蘖与主茎同伸叶片的叶长比随分蘖叶序呈二次曲线变化,叶长与叶宽的关系可用幂指数函数描述。运用独立实测资料对模型进行的初步检验显示,本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同叶位叶片的几何参数。结论本研究构建的水稻叶片几何参数分析模型较好地体现了器官几何参数受生态环境、品种类型和栽培措施影响的形态生理...
关键词：
水稻 叶片 几何参数 生长模型 虚拟生长
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
施文 邹锐标 王访 苏乐
利用多重分形理论中的基于sum容量测度、max容量测度和min容量测度的多重分形谱分割方法,分别对油菜菌核病害、白斑病害、油菜潜叶蝇虫害叶片图像进行识别与分割。结果表明:基于多重分形理论的油菜病虫害叶片图像分割优于传统的阈值分割,基于C均值聚类的分割以及传统区域分割,主要在于能够清晰地分割出病虫害叶片边缘轮廓,准确定位病虫斑区域,同时还能保留较多细节,具有局部性强、准确性高的特点。相比而言,基于max和min容量测度的分割优于基于sum容量测度的分割。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
刘岩 陆建飞 曹宏鑫 石春林 刘永霞 朱大威 孙金英 岳延滨 魏秀芳 田平平 包太林
【目的】构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型,为水稻株型设计与调控提供理论依据。【方法】以两优108、86优8、南粳43及扬稻6号为材料,设置品种、氮肥与密度田间试验,观测水稻主茎不同叶位叶片长度和宽度,分析了水稻主茎叶片长和宽的关系、比叶重(SLW)随叶位的变化规律,以及水稻叶片干重与叶长和叶宽的关系,构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型。【结果】叶长与叶宽的关系可用幂指数方程表达,比叶重随叶位呈二次曲线变化。采用独立的试验资料检验模型,主茎叶片叶长、叶宽模拟值与实测值的根均方差(RMSE)分别为2.55和0.06cm。【结论】几何属性模型可较好地模拟不同生长条件下水稻主茎不同叶位叶...
关键词：
水稻 生物量 叶长 叶宽 比叶重
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李凯 张建华 冯全 孔繁涛 韩书庆 吴建寨
为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
赵兵 冯全
[目的]本文旨在解决不同光照和复杂背景下葡萄病害叶片图像的自动分割。[方法]使用了一种全卷积网络(FCN)的葡萄病害叶片图像的自动分割算法。该算法在结构上将传统的卷积神经网络(CNN)后3个全连接层换成3个卷积层。通过多层的卷积,对输入葡萄叶片图像的特征进行提取;通过池化层,对特征信息进行筛选,缩减特征尺寸,以达到减少网络参数的目的。再通过反卷积对特征上采样,从高维、小尺寸特征恢复到图像原始尺寸,对具有原始尺寸的特征进行逐像素分类,确定原图像中每个像素位置的标签是背景还是前景。因只经过上采样处理后的分割图像会较粗糙,故通过跳跃结构将较为粗糙的原图进行局部信息与整体信息的整合,达到对分割结果进行精细化处理的目的。[结果]本算法对葡萄病害叶片有较好的分割效果,单叶片和复杂多叶片图像的马修斯相互系数(MCC)分别为0.821和0.747,MCC平均值较对比算法提高了6.5%。[结论]本算法能够较精确地分割自然条件下成像的葡萄病害叶片图像,为后续在叶片精准分割病害区域和提取病害特征创造了良好的条件。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘禾 汪懋华
为了提高苹果自动分级中图像处理的速度和可靠性，就有关苹果图像分割问题进行了探讨。提出了苹果图像处理窗口的快速确定方法、阈值计算方法以及用最小二乘法与搜索点所在的区域相结合确定搜索方向的方法。试验表明，用上述方法能可靠、有效、快速地进行图像分割。
关键词：
图像分割 苹果分级 计算机
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张星龙 冯全 杨梅 张华南
【目的】提出了一种基于光源不变图的病斑分割方法,以提高病斑识别程序的准确性和稳定性。【方法】将阴影区和非阴影区视为不同光源照明,通过最小熵法计算原图的光源不变图,在该图上采用K均值聚类算法对病斑进行分割,以采集的病斑叶片为材料,对该方法的处理效果进行验证。【结果】比较光源不变图法和H分量法的处理结果后发现,采用光源不变图法处理病斑不同区域的平均差异较H分量法更低,仅为10.7%;聚类分割算法对使用光源不变图法处理病斑图像的分割准确率为95.0%,较H分量法具有更高的正确率,且误检率更低。【结论】采用光源不变图法对病斑图像处理的效果好、性能稳定,同一目标在不同光照条件下处理结果的一致性较高。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
胡静 陈志泊 杨猛 张荣国 崔亚稷
【目的】植物叶片分割旨在从背景中分割出叶片区域,去除背景对象干扰。这对植物病害识别和物种鉴定具有重大意义。【方法】本文设计了基于全卷积神经网络的植物叶片分割算法。首先,目标函数用对数逻辑函数代替复杂的Softmax多类预测函数,从而将分割任务转化为适合于植物叶片分割的二分类问题;其次,把批归一化技术引入全卷积神经网络,从而改善网络整体的收敛性。最后,针对当前植物叶片分割研究中缺乏评估指标的状况,设计了新的评估协议——受试者工作特征曲线,该曲线反映了不同阈值情况下植物叶片图像分割的召回率与误报率之间的变化情况。【结果】本文提出的算法降低了全卷积神经网络的参数复杂度,改善了网络的收敛性。实验结果表明,该方法比Leafsnap提到的基于颜色的分割方法更完整地分割了植物叶片区域;提出的ROC曲线能够充分评估植物叶片的分割性能。【结论】与传统方法相比,基于深度学习的植物叶片分割方法实现了输入图像的端对端处理,无需图像转换、噪声滤波和形态运算等预处理技术,因此在植物叶片分割上具有可行性。
关键词：
深度学习 全卷积神经网络 植物叶片分割
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
辛哲 邹滋祥
在研究非线性数学规划条件极值问题求解方法的基础上，将最优化设计计算方法用于径、轴流涡轮以及压气机级叶片几何参数和1元气动热力学的最优化设计。对径、轴流涡轮的最优化设计命题建立了完整的物理模型和数学表达式，采用SUMT外点法将含有不等式约束条件极值问题处理成无约束最优化设计问题，并用DFP共轭方向法求解。文中提供了径、轴流涡轮1元最优化设计的算例。本方法还可以方便地通过改变待代化目标函数推广到其他工程的最优化设计中去。
关键词：
叶轮机械 级 最优化设计
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
杨凯悦 赵春梅 丁琨 徐盛基 李清玉 周汝良
地形地物被高度综合化,只存在超大尺度或大尺度的特征地物,可供选择GCP(地面控制点)的明显地物非常有限,这是中低分辨率遥感图像进行几何精校正面临的最大难题。本文提出了基于SRTM3数据构建与遥感图像几何特征尺度一致的地理参照,对MODIS图像进行几何精校正的方法。首先,利用90 m分辨率的SRTM3进行地形综合,生成250 m像元尺度的DEM并提取地性线,并将其与1∶25万的大型湖泊、大江大河矢量图合并;使用地形光照立体渲染模型(Hillshade)制作250 m的负立体可视化彩色地形地貌图;集成由3种地理信息要素构成的地理参照数据集。之后,分别选取250和500 m分辨率的MODIS数据,利...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
赵金阳 冯全 王书志 张芮
针对不同光照以及不同天气条件造成葡萄叶片图像不能准确分割的问题,提出了一种改进的图割分割算法。采用G/R以及a*颜色特征自动选择叶片目标和背景种子点,利用混合高斯模型对叶片和背景的概率密度分布进行估计;在马尔科夫随机场的基础上,建立像素特征的能量函数;通过求解能量函数最小化对叶片实现了自动分割。对多种不同分割特征的分割效果进行对比试验,结果表明:对于不同时间、不同天气的叶片图像,单一G/R和a*具有较好的效果,分割精度分别达到86.74%和92.38%,若用它们组合为双特征,分割效果会进一步提高,分割精度
关键词：
葡萄叶片 颜色特征 能量函数 图像分割
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
赵磊 张文 孙振国 陈强
在基于机器视觉的汽车刹车片外观检测中,刹车片图像前景分割及形状特征的提取和匹配算法是刹车片分类的关键。为实现汽车刹车片外观高精度检测分类,该文提出并实现了一种包括前景分割、几何特征提取及特征模板匹配的图像处理算法。该算法首先将工业相机拍摄得到的红、绿、蓝(red green blue,RGB)格式图像转换到色调、饱和度、明度(hue saturation value,HSV)色彩空间,利用其中的饱和度S通道从暗色传送带背景中分割刹车片;然后提取刹车片区域的多维几何特征进行特征融合;最后采用基于信息熵加权的改进特征匹配算法,通过刹车片特征的信息熵对特征空间的Manhattan距离进行加权。对98张、54类刹车片图像进行了分类实验,结果表明:算法准确率为95.00%,每张平均耗时110ms,可以应用于刹车片生产过程中的实时自动分类。
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