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[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] 北京林业大学学报
[作者]
祁亨年 陈丰农 方陆明 马灵飞
木材识别对木材科学和产业具有重要的意义,微观识别方法准确性高但过程繁琐,只有木材专家才能掌握。基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材。该文提出了一种基于显微结构图像的木材导管自动提取方法,运用数学形态学的腐蚀、膨胀及开、闭运算进行去噪处理和边缘增强,将导管形态从阔叶材横切面显微图像中成功地提取出来。该方法为定量分析和提取阔叶材管孔式特征奠定了基础,是对基于图像的智能木材识别技术的有益探索。大量的试验表明,该方法是有效的。
关键词：
木材识别 导管 特征提取 数学形态学
[期刊] 林业科学
[作者]
胡天翔 郑加强 周宏平 丛静华
针对智能对靶喷雾技术领域中动态树木图像分割处理速度的提高方法进行研究。对整个系统程序设计进行调整,采用四叉树的数据结构进行图像存储,并将基于相对色彩因子的图像处理算法应用在系统中,根据光线强弱自动调节图像分割阈值,提高了识别率;在此基础上减少了系统处理树木图像的时间。通过试验验证系统的运行情况,将图像分割处理的速度提高到小于0.1s.f-1,进一步提升智能对靶喷雾的实时性。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
刘超 卜鑫荣 刘慧 杨官学 沈跃 徐婕
[目的] 目标分割是通过为果园喷雾机提供树木的表征信息，使喷雾机能够实现精准喷雾的一项基本视觉任务。在分割过程中，对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割，可以帮助喷雾机对喷雾部分的对靶，实现在果园或苗圃景观中无需人工干预的自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比，点云能够更好地表征树木的三维结构并且受照明条件影响小，因此针对点云树木设计分割算法更适合应用在果园、苗圃等室外环境中工作的农业机械上。[方法] 本文介绍了一种分割精度准确、参数量小的点云分割网络，TSNet，它可以很容易地被部署在果园喷雾机上。该网络主要具有以下特点：1）该网络基于DGCNN改进，可以更好地实现点云分割任务；2)网络引入了连续递归门控卷积模块 （g~(n)Conv），可以提高树木分割的准确率；3）为了避免全局信息损失并增加信息传递效率，我们设计了权重通道用于特征传递。[结果] TSNet分割树木的mIoU达到了90.08%，模型大小为0.72 M，优于常用的点云分割算法，PointNet、PointNet++、DGCNN、CurveNet、PointMLP和D-PointNet++。[结论] 所提方法能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更准确地感知信息。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王晓松 杨刚
【目的】结合树木图像颜色和纹理特征,融合聚类和分类算法对树木图像进行多目标优化分割,从而提高自然背景下树木图像分割的准确性。【方法】首先,利用MSCC框架理论,解决聚类和分类目标函数同时依赖于聚类中心的问题。然后,分别选定聚类性能评价指标函数和分类性能评价指标函数。最后,采用多目标进化优化方法——NSGA-Ⅱ算法进行优化,得到Pareto前端最优解集,并通过计算聚类有效性指数I的最大值,寻找最优解决方案。选择具有代表性的法国梧桐、侧柏、松树和杏树等自然背景下拍摄的4幅图像作为样本。分别采用Kmeans、Fuzzy C-means、对聚类目标函数进行单目标优化,采用MOPSO方法进行多目标优化,以及NSGA-Ⅱ方法进行多目标优化等5种方法对样本图像进行分割比较。【结果】在聚类中心数量相同、种群大小相同、遗传代数相同的条件下,指数I的值表明本文提出的分割方法优势显著。对于4类不同样本图像分割的指数I值进行对比可知,以HF指数为单目标函数进行遗传优化的结果优于单一使用K-means和FCM算法; MOPSO多目标优化方法分割结果优于单目标优化结果;基于NSGA-Ⅱ优化的多目标函数分割结果又优于MOPSO多目标优化结果。【结论】融合聚类和分类算法构建聚类性能评价指标函数和分类评价性能指标函数,并采用非支配排序遗传算法对多目标函数进行优化,能更好地保留树木图像的颜色和纹理特征,分割准确率显著提高。
关键词：
多目标优化 树木图像 NSGA-Ⅱ
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
琚存勇 蔡体久 冯仲科
随着高空间分辨率遥感影像应用范围的不断扩大,传统基于灰度值的遥感图像分类方法很难满足实际需要.该文通过数学形态学方法,对高空间分辨率遥感全色图像进行处理,通过交互式选择训练区,构造包含形态学梯度、高帽变换和灰度均值的三维特征向量,利用Bayes最大似然分类器对高空间分辨率遥感图像不同土地利用类型进行自动识别,改善了分类精度.这种分类方法,可以用于指导森林资源监测、土地利用现状调查和国土荒漠化监测与评价的工程实践.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王晓松 黄心渊
在自然场景中拍摄的树木图像包含了丰富的信息,并受环境、光照、天气、噪声等的干扰,树木本身及其周围景物的多样性使得自然场景中的树木图像提取成为一项复杂的、探索性很强的工作。本文采用自然图像抠图技术进行树木图像的提取,较好地解决了树木图像内部存在大量空洞和透明现象的问题;提出了关注区域的概念,并引入区域生长的方法,从简化三分图划分、尽可能多地确定前景像素点和减少未知区域待运算像素数目3个方面对基于马尔可夫随机场(MRF)的抠图方法进行了改进。实验结果表明:改进的基于MRF的树木图像抠图算法能够有效地提取树木图像,并简化了人机交互过程,增强了颜色的准确性,同时使运算速度大幅度提高。
关键词：
图像提取 自然图像抠图 马尔可夫随机场
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
冯静静 张晓丽 刘会玲
树冠是树木的重要组成部分,基于遥感影像的树冠提取对于森林资源调查监测具有重要意义,但准确获得树冠的形状和边界比较困难。高分辨率影像具有丰富的纹理和光谱信息,基于高分辨率影像单木树冠勾勒技术为森林资源调查提供了一种快速有效的测树途径。但是,由于高分影像信息冗杂,面向对象的分割方法数据计算量大,并且需要人工设置光谱或纹理阈值才可以实现单木分割,导致工作效率下降,鲁棒性差。图像增强通过改变原始图像的结构关系,有选择地突出或者抑制图像中的某些特征,有效的图像增强有益于提高单木树冠分割的准确程度。因此,本文提出一种
关键词：
冠幅 数学形态学 面向对象 多尺度分割
[期刊] 林业科学
[作者]
向海涛 郑加强 周宏平
研究了树木图像的实时采集与识别技术 ,以及树木图像处理及分析软件系统的开发 ,并自行设计制作了室内模拟实验系统。树木图像处理技术包括图像的获取、图像的增强、图像边缘检测、图像分割和图像的特征提取与识别。本文的研究能够为分离施药目标与非施药目标提供依据 ,有助于精确农药喷雾的实现。
[期刊] 林业科学
[作者]
王雪峰 张超 唐守正
介绍由摄像机图像抽取林木直径的方法、步骤 ,将度量误差模型算法应用到参数的求解当中 ,提出适合于林业野外作业的内、外参数分离策略 ,最后对文中算法、策略进行实际验证。结果表明 :1)从图像中重构林木直径是可行的 ;2 )由度量误差模型算法求解参数是一种很好的算法 ;3)将摄像机、内外参数分离 ,不仅减轻了繁重的林业野外作业 ,同时保证了三维重建精度 ;4 )单独考虑摄像机焦距 ,增加了实际操作上的灵活性
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
宋淑然 洪添胜 王卫星 李震
在基于颜色特征和聚类的马氏距离算法基础上,利用MATLAB软件设计了人机交互式可视化计算机图像分割程序。运用该程序,对荔枝照片进行了图像分割,分离出复杂背景下的荔枝果实图像。结果表明:该程序能较好地解决复杂彩图中目标图像的分割问题,可以消除因不慎而修改源代码的风险;通过数据分析器和滤波器能准确的对采样数据进行判断以及对含噪声的目标图像作进一步处理。
关键词：
图像分割 马氏距离 滤波 MATLAB
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
沈明霞 张瑞合 姬长英
为实现利用机器视觉技术进行农产品检测分级 ,对农产品检测图像的分割进行了研究。考虑到农产品图像色彩相似性情况下的分割 ,提出一种基于人眼视觉特性的农产品图像分割方法。实验证明 ,该方法能够避免过分割 ,并能被人眼的视觉感官所接受。
关键词：
信息处理技术 农产品 图像处理 人眼视觉
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
姚立健 丁为民 赵三琴 杨玲玲
以将茄子图像从复杂的背景中分割出来为目的,在分析茄子图像色差和色相的基础上,选取R-B、G-B和H作为自组织特征映射(SOFM)网络的输入特征向量,利用该网络自组织学习的特征进行聚类。采用信噪比、面积比、分割时间和傅里叶边界描述子等指标来评价分割精度。试验证明,基于SOFM神经网络图像分割评价优于单一阈值分割,适合复杂背景的彩色图像分割。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
付慧 黄心渊 唐世华 傅聪
前景与背景相似的情况是图像分割的一个难题。针对相邻花朵图像来提取分割花朵的边缘。基于三维空间信息有助于图像分割的思想,提出了利用恢复的花朵深度图像信息及前景与背景的连通性找到分割相邻花朵的边缘的方法。实验显示了本方法的有效性,准确率达96%。
关键词：
深度图 图像分割 花朵图像
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