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[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
[期刊] 情报学报
[作者]
刘非凡 张爽 罗双玲 夏昊翔
准确地探测和识别学科领域知识结构对于理解学科发展动态、制定科技政策以及开展科研活动具有重要意义。当前,针对该问题的探索思路主要集中在两个方面:文本内容分析和网络结构分析。在现有的研究中,这两种研究思路往往仅作为相互辅证的依据,缺少同时融合文本信息与结构信息来探测领域知识结构的方法。因此,本文借助深度学习领域涌现出的新兴算法,把深度图神经网络模型与文档表示学习以及流形学习算法加以综合,提出新的学科领域知识结构探测框架。分别选取了代表基础研究学科与新涌现研究领域的两个数据集对所提研究框架进行验证,实验结果表明,深度图神经网络能够有效融合文献的文本内容特征信息以及其引用关系特征信息,提高了领域知识结构探测效率及可识别度。本文的研究拓展了深度图神经网络模型的应用场景,并对情报工程应用领域具有一定的借鉴参考价值。
[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] 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]
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] 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]
庄前伟 王志明 吴龙贻 李恺 王春辉
[目的]针对传统图像分割算法对穴盘幼苗图像分割精确度不高、分割效率低等问题，本研究提出一种基于改进SOLOv2的穴盘幼苗实例分割算法。[方法]在SOLOv2算法架构的基础上，设计拆分注意力网络(ResNeSt)和特征金字塔（feature pyramid networks，FPN）相融合作为主干提取网络，提取幼苗的特征信息；采集穴盘幼苗图像制作成数据集，引入多尺度变换和网格擦除等手段进行数据增强，并结合可变形卷积（DCNv2）优化网络结构，提升分割的精确度；引入秩和排序损失（RS Loss）解决类别分支和掩码分支任务中超参数调节存在非最优和耗时的问题，提高SOLOv2分割的性能和效率。[结果]基于采集多变机械手下抓取穴盘幼苗数据集的实验结果表明，改进SOLOv2分割算法的平均精度均值（mean average precision，mAP）、交并比0.5时平均精度AP50和交并比0.75时平均精度AP75分别为0.641、0.885和0.657，每张幼苗图像在GPU上的平均分割时间为0.114 s，比原SOLOv2的各项精度指标高出2.8%、3.1%和2.3%，分割时间减少了0.058 s。[结论]改进SOLOv2算法有更强的泛化性和鲁棒性，可以实现果蔬幼苗的实时高精度分割，并为幼苗品质分级筛选提供技术帮助。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
杜世伟 李毅念 姚敏 李玲 丁启朔 何瑞银
[目的]小麦穗部小穗数及籽粒数能够直接反映小麦产量,也是小麦穗表型研究中2个非常重要的参数。[方法]为了快速测量这2个参数,针对小麦穗部正视图像,提出了一种基于图像处理技术的小麦小穗抛物线分割方法,并实现了小穗数及籽粒数的同步识别计数。首先采用图像预处理算法获得麦穗二值图像,然后将二值图像沿穗轴方向的像素按行求和,根据行像素求和曲线图中波峰波谷确定所需要的小穗3个位置点,由小穗3个位置点在二值图像上确定三点拟合抛物线,最后运用抛物线位置分割出各小穗,同时通过阈值法确定各小穗面积值与其籽粒数之间的关系。[结果]使用3个品种小麦穗图像对小穗数及籽粒数识别方法进行验证,结果表明:采用该方法 3个品种小麦穗部小穗数识别的平均零误差率为68.16%,平均绝对误差为0.46,平均相对误差为2.99%,对比已有文献识别小穗数方法,识别精度显著提高;3个品种小麦穗部籽粒数识别的平均绝对误差为2.11,平均相对误差为5.62%;3个品种单株麦穗平均测量时间为7.99 s。[结论]运用本方法可以快速高精度地对小麦穗部小穗数及籽粒数进行自动计数。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
杨凡 杨博凯 李荣荣
【目的】针对板式家具零件表面缺陷人工检测过程存在的检测效率低、准确率低、检测结果无法数字化存储等问题，提出了一种基于图像分割和深度学习算法的饰面人造板表面缺陷的检测方法。【方法】利用工业相机采集人造板图像，构建缺陷数据集，采用全局阈值和局部动态阈值算法分割表面缺陷与图像截取，通过将ReLU6非线性激活函数替代ReLU函数，并引入倒残差结构的方法，优化MobileNetv 2深度学习网络，进行缺陷识别与分类。【结果】该方法对饰面人造板表面崩边和划痕缺陷的检测精确率分别达到了93.1%和97.5%，召回率分别为95.3%和97.6%，单张板件平均检测用时为163 ms。【结论】本研究提出的方法具有较高精度与稳定性，可解决传统人工检测方法的准确率低、效率低等问题，为家具板材表面缺陷的自动化检测提供新思路。图6表3参21
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王书志 宋广虎 冯全
近几年深度卷积神经网络在很多图像任务,诸如目标检测、图像分类、图像分割等方面得到了广泛应用,在图像分割方面,基于深度学习分割性能已全面超越了传统的分割算法。很多病害都会在葡萄的新梢上产生病症,在图像中准确分割出新梢,可提高病害诊断的精度。为了实现对自然条件下拍摄的葡萄新梢图像的准确分割,用相机、手机分别在不同的光照和环境条件拍摄了葡萄的新稍图像,在制作的训练图像集上对SegNet、FCN和U-NET3种卷积神经网络进行迁移学习,得到3种分割网络模型,分别用这些模型对测试集中不同环境下拍摄的新梢图像进行分割试验。在模型训练的初始阶段设置较大的学习率,以期快速到达最优解附近,随后逐步降低学习率,得到最优解。以人工分割为基准,对3种网络的分割效果进行评价。结果表明:在优选的训练模式下,3种分割网络在标准测试集T1上分割精度(MCC)达到83.58%、93.85%和89.44%,对于标准测试集T1和T2中的阴天图像,3种网络的平均MCC分别比晴天高5.42%、0.73%和0.65%。3种网络中,FCN的总体分割效果最优,在标准测试集T1上的平均分割精度(MCC)分别比SegNet和U-NET高10.27%和4.42%;从人的直观观察也可以看出,FCN分割的葡萄新梢图像轮廓光滑、视觉效果较好。光照对分割效果影响显著,阴天拍摄图像的分割效果整体好于晴天分割效果。在扩展数据集上,3种网络的分割精度均出现一定程度的下降,对于大田条件下(T3)和温室条件下(T4)手机拍摄的图像,FCN的平均分割精度(MCC)依然分别达到78.06%和74.82%,说明FCN的泛化性能较好。
关键词：
自然光照 葡萄新梢 图像分割 深度学习
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
姚超 倪福川 李国亮
图像分割作为智慧农业养殖中“视觉系统”的重要组成部分，被广泛应用于畜禽的智慧养殖中。近年来，深度学习算法飞速发展，基于深度学习的图像分割技术也取得了重大突破。这些方法赋予了分割区域更准确的语义信息，使得图像分割更加精准和智能，为畜禽智慧养殖提供了更强的技术支持。本文通过广泛收集和整理国内外研究的相关文献，重点阐述了图像分割技术在畜禽养殖中的畜禽计数、体尺体质量测量、姿态估计与行为识别、体况及疾病检测、精准饲养等方面的应用现状，给出了如何根据实际性能需求（精度、处理速度）、数据集、计算资源等方面选择合适图像分割方法的建议，总结分析了当前研究中与畜禽养殖相关且可用于图像分割训练的公开数据集；并指出了基于深度学习的图像分割技术在畜禽养殖中所面临的挑战与未来的发展趋势，希望能为畜禽养殖中图像分割技术的具体应用提供参考。
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
李晓冬 王雪峰 贺鹏
现代林业研究中,有效的提取并分析图像数据中树木信息,对树木深层信息挖掘起着很重要的作用。实际上,从复杂的林业图像中准确的分割出目标植物是很多后续图像研究的关键问题之一。大津法是目前使用最为广泛的图像分割算法之一,但是由于树木图像的自然性,该方法对冠层图像临界处分割往往存在较大误差。为解决该问题,本文结合类间方差及类内聚度这两个度量值,改进大津法阈值选取目标函数,并且以银杏冠层图像为例进行分割,结果表明:(1)对于郁闭度较小的冠层图像,两种分割方法得到的分割效果较为相近;(2)对于郁闭度较大的冠层图像,本文改进方法较传统大津法可得到更好的分割效果。(3)改进法分割冠层图像是可行的。
[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
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