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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
徐黎明 吕继东
为解决自然环境下杨梅果实图像难以准确分割的问题，提出了一种基于同态滤波算法进行杨梅图像分割的方法。通过分析杨梅果实的颜色特征，基于ＲＧＢ颜色空间采用Ｒ－Ｇ色差分量处理杨梅果实图像，并进行二值化，采用形态学及连通区域标注统计法，消除可能存在的图像噪声，从而去除树叶等大部分背景；然后通过计算区域最小外接矩形的长宽比来判断区域内是否还存在枝叶，以此考虑是否需要进一步分割。在进行下一步分割前，为了消除光照不均的影响，在ＨＳＶ颜色空间中，采用同态滤波图像增强的方法对亮度Ｖ分量进行增强，实现光照补偿。最后，继续基于ＲＧＢ颜色空间采用Ｒ－Ｇ色差分量，应用ＯｔＳｕ分割法来细分割剩余的枝叶等部分，实现杨梅果实图．．．
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张娟 韩殿元 黄心渊
针对梅花数据的特点,提出一种基于自然背景下的梅花花朵分割算法T&C(Texture&Color)。该算法综合运用了分形纹理和颜色2种特征,有效分割背景图像中的干扰物,实现梅花图像分割。首先,采用双毯子方法计算图像的局部分形维数图,并对分形维数图采用大津阈值分割去除背景中大部分的干扰物;然后,利用颜色特征对剩余的干扰物进行有效分割。在采用颜色特征进行分割时,改进了色度直方图累加算法,并融合了饱和度特征,取得了很好的分割效果。在分割过程中,算法还采取了形态学操作、去噪和填充等处理技术,得到最终的分割结果。对9种梅花图像(每种20幅,共180幅)进行了分割实验,采用误分率对实验结果进行评价,并分别和...
[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] 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] 浙江农林大学学报
[作者]
梁森苗 王伟 戚行江 张玉 王君虹 郑锡良 胡桂仙
为研究不同品种杨梅Myrica rubra果实在成熟过程中的品质变化,以‘早佳’‘Zaojia’和‘荸荠种’‘Biqizhong’2个杨梅品种为试材,比较研究了果实的单果质量、可食率以及可溶性固形物、总糖、总酸、有机酸、维生素C质量分数和在成熟过程中糖和酸的变化情况。结果表明:‘早佳’杨梅单果质量高于‘荸荠种’杨梅,可食率及可溶性固形物、总糖和总酸质量分数相近。随着果实成熟,2个品种杨梅的总糖质量分数在果实成熟中后期均快速上升,总酸质量分数在果实成熟期都呈现出先缓慢上升后快速下降的趋势,而2个品种维生素C
关键词：
果树学 杨梅 总糖 总酸 品质变化
[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]
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] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
李小林 景林 黄世国 黄习培
针对原木图像存在年轮、锯痕以及原木之间紧密接触的问题,提出两阶段分割方法,即依据原木目标和背景的颜色差异应用K均值算法进行聚类得到相互紧密接触的原木目标分割结果;然后应用分水岭分割算法将粘连的原木目标加以分离.结果表明:与直接用分水岭算法和K均值算法相比,本方法能够有效地分割出原木目标.
关键词：
原木 图像分割 彩色图像
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
丁永前 邢智雄 姜懿倬 程浩明 徐明皓
[目的]本文对作物冠层区域的光强自适应性分割算法进行了研究,旨在消除光谱指数测量过程中土壤背景的干扰,克服现有光谱检测方法对结构光的依赖性。[方法]采用加装窄带滤光片的2个相机组建测量系统,并对相机的几何安装参数进行标定;将窄带图像灰度直方图的波谷灰度值与最大灰度值的比值作为归一化阈值,实现窄带图像分割的光环境自适应性。在实现近红外窄带图像中土壤和冠层分割的基础上,通过几何变换推算出可见光波段窄带图像的冠层区域,从而实现可见光窄带图像的分割。[结果]在80～140 cm高度内,每隔10 cm设置1个测量高度,每个高度采集5组平均株高为25 cm的绿萝冠层窄带图像(770和660 nm),安装660 nm滤光片的相机在完成图像采集后,将滤光片换成770 nm重新拍摄5张照片,作为660 nm图像分割效果的参考图像。结果表明:660 nm图像的分割区域与参考图像的分割区域平均重合度大于99%。同时计算了光照度为10 000～26 000 lx时拍摄的50幅绿萝770 nm窄带图像的非归一化阈值和归一化阈值,其与光照度的相关系数分别为0.586 6和0.091 6。[结论]本文提出的基于归一化阈值的分割方法对光环境的变化具有很强的适应性,综合归一化阈值和几何变换可以实现窄带图像的分割,为构建消除土壤干扰的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等光谱指数提供有效的基础数据。
[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] 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]
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。
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