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[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
李小林 梁忠 黄世国
依据植物图像中不同目标的区域特征,应用多水平集分割算法分割植物图像.该算法能够将植物的花朵、叶片以及背景有效地分割开.与基于聚类的多尺度Ncut算法的分割效果进行比较,多水平集方法在分割效果上优于多尺度Ncut算法.
关键词：
图像分割 多水平集 植物
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
刘志强 梁琨 沈明霞 陆明洲 孙玉文 刘龙申
为了获取温室中植物生长图像信息,设计了一款能够监测温室内植物生长信息的无线智能图像采集节点,引入了休眠-唤醒机制大幅降低节点能耗。节点采用STM32ZET6芯片作为微控制器,CC1101为射频模块,扩展了OV7670图像传感器。将SimpliciTI射频网络协议移植到STM32处理器中,将采集的图像信息经过JPEG2000压缩后,分包多跳无线传输至服务器,服务器接收图像,利用改进型LoG算子实现图像分割,得到图像分割结果。结果表明:在温室环境中最大通信距离110 m,节点丢包率较低。一帧JPEG2000格式的温室内植物生长信息图像大小约18 kB,传输时间较短,节点在3.6 V锂电池供电下能工...
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
温佳 杨杰伟 杨亚楠
提出了一种改进的变分水平集分割算法。引入演化曲线内外灰度图像的中值代替传统CV(Chan_Vese)模型中的均值作为曲线拟合中心。在轮廓初始化后,采用最大类间方差(OTSU)方法改进曲线拟合中心,将最大类间方差与拟合中心结合,提高分割的准确率和适应性。加入双阱势的距离正则项以避免水平集重新初始化,提高效率,从而得到一个自适应阈值与区域信息相结合的水平集演化模型。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
关海鸥 许少华 谭峰
针对植物病害图像的病斑区域边缘像素存在模糊性和不确定性,利用T-S模型的模糊规则后件是输入语言变量的函数特性,提出线性清晰化的自适应五层模糊神经网络模型作为植物病害图像模式分类的决策系统,并利用量子遗传算法对模型系统的可调整参数的初始值进行全局优化。试验结果表明:该模型对马铃薯早疫病的彩色图像的有效病班区域分割精确达到100%,学习算法速度快、收敛稳定、鲁棒性较好,避免了传统梯度下降学习算法的局部最小值,并且简单易于实现。
[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] 华中农业大学学报
[作者]
吴兰兰 熊利荣 彭辉
以自然光下大田油菜幼苗图像为研究对象,运用超红指数ExR、超绿指数ExG、超绿超红差分指数ExGR、归一化植被指数NDI、植被提取颜色指数CIVE、植被指数组合COM等6种常用植被指数和阈值算法分割具有阴影区域的大田油菜图像,同时试验中引入定量评价标准客观评价常用RGB空间植被指数的分割效果。结果表明:定性分析中COM指数优于其他5种植被指数,能够减少阴影带来的分割影响,并在局部叶片分割试验中保留完整叶片轮廓;定量分析中COM指数提供最佳分割精度、灵敏度和特指度分别为94.1%、97.2%、90.9%,其相应标准差为1.1、1.3和0.06。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
冯登超 杨兆选 乔晓军
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
冯登超 乔晓军 杜小鸿 田宏武 文俊峰
针对现代温室中由于植物病害图像数据量庞大而产生的远程传输负荷过大等问题,分析了植物病害图像存在的数据冗余、视觉冗余等特性,提出了基于最优基小波包的压缩算法。简要介绍了小波包的构造方法及其压缩的基本原理,重点阐述了最优基的构建及病害图像压缩算法实现方法,并与小波变换的压缩方法进行比较。仿真试验表明:提出的算法在保证图像质量的同时能够有效的提高图像压缩性能。
[期刊] 林业科学
[作者]
刘九庆 汤晓华 陈健 谢永华 蒋云飞
开发基于线阵CCD植物活体微根系图像监测分析系统,消除面阵CCD图像桶形畸变,实现微根系生长无损原形监测。环形微根系扫描结合纵向深度位移,系统实现微根管内微根系全景图像扫描。通过基于分形理论的计算机微根系图像处理系统完成所采集图像的分析,系统可自动完成基于像敏单元的定量化获取微根系生长关键特性值及其生长动态特性计算。本系统可应用于农林行业苗木培养、作物生长模型研究等领域。
[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] 北京林业大学学报
[作者]
王丽君 淮永建 彭月橙
叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
齐君 白钊成 孙永科 戈梦霄 唐雪琼
在大众摄影与互联网相互碰撞、影像采集途径多元分化的时代背景下，图像于旅游者观念表达和旅游业实践运用中更加普及，在游客端和资源端同时承担了愈益重要的角色。传统照片内容分析所采用的模糊分类和手动编码，在研究深度与广度上难以实现更新的进展。图像分割技术的发展为旅游图像的内容分析带来新机遇。文章总结了图像分割技术在旅游领域的运用原理，介绍了超像素分割和语义分割的操作途径，并通过两个实证案例分别讨论用户生成照片和专业采集图像所适用的分割技术。研究发现，图像分割技术的引入不仅在于提取照片中真实对象的类型、轮廓、面积等信息，更为不同研究所建构的指标体系提供了基础数据，是解读旅游视觉的智能工具。技术的运用可辅助旅游地景观与形象的智慧化管理，通过数据决策赋能未来旅游事业发展。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
阚江明 李文彬
该文针对智能整枝机视觉系统的需要提出一种以数学形态学为主的图像分割方法,解决了智能整枝机视觉系统中背景复杂下树木图像分割困难的问题.该方法分成5个步骤:①利用小波变换将图像进行压缩;②亮度矫正;③用分水岭算法对图像进行分割;④用区域合并法解决分水岭算法中的过度分割问题;⑤用中值滤波器滤除分割过程产生的孤立点.结果表明:该方法比Roberts算子、Sobel算子及Prewitt算子对树木图像的分割效果好,为立木整枝机视觉系统的深入研究打下了基础.
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙滨峰 叶春 李艳大 舒时富 曹中盛 吴罗发 朱艳 何勇
为系统、全面地分析不同颜色指数对南方稻田图像分割的适应性，以分蘖期、拔节期稻田图像为研究对象，选择36种常用的颜色指数，采用Otsu阈值法开展基于颜色指数和阈值的图像分割研究，通过比较各颜色指数的分割结果，明确分蘖期和拔节期图像分割的主要干扰因素，筛选最适宜稻田图像分割的颜色指数。结果表明：水稻倒影、浮萍是分蘖期稻田图像分割的主要干扰因素，叶片镜面反射、浮萍和土壤阴影是拔节期稻田图像分割的主要干扰因素；组合指数COM2、MxEG、CIVE和GMR在分蘖期图像和拔节期图像均具有较好的分割精度。因此，基于颜色指数COM2、MxEG、CIVE、GMR和Otsu阈值的稻田图像分割方法对稻田图像分割的干扰要素具有较强的区分能力，分割精度较高，更适宜于南方稻田图像处理研究。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张冬 刘俊焱 薛联凤 云挺
【目的】对林木冠层图像采用ＮＣＳＰＳＯ－ＡＦＳＡ优化支持向量机（ＳＶＭ）进行图像分割，提取树干分割图，以进一步提高分割效果。【方法】对现有的小生境和交叉算子的粒子群算法（ＮＣＳＰＳＯ）进行优化，并与人工鱼群算（ＡＦＳＡ）混合，寻找最优惩罚系数Ｃ和高斯核函数中的参数γ；然后运用ＳＶＭ方法对训练样本进行综合训练，以建立最佳分类模型；最后对香樟树、马褂木和杨树的冠层图像进行分割，并与ＡＦＳＡ算法、ＮＣＳＰＳＯ算法的分割效果进行比较。【结果】ＡＦＳＡ、ＮＣＳＰＳＯ、ＮＣＳＰＳＯ－ＡＦＳＡ算法的平均运行时间分别为１７８．９０９，１５４．６６１和９７．２１３Ｓ，平均分割准确率分别为９０．８３％，９４．０８．．．
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