带评价系统的曲率相关有向主动轮廓模型

主动轮廓模型广泛应用于很多领域,但这个框架下的模型都有两个关键的难点.针对这一问题,通过对已有方法失败原因的分析,本文提出了一种新颖的外力大小与曲率相关的主动轮廓模型(CDM模型).任何粗分割方法都能为该模型预测方向提供灵活有效的线索,并且模型外力的大小定义为曲线曲率的相关方程.这使得该模型具有许多与众不同的优点,并能够有效避免自相交现象的发生.在不同的收敛过程和不同的主动轮廓模型中,评价模块的出现能够有效地度量模型结果与真实目标轮廓之间的相似度.实验结果显示,CDM模型在其他模型失败的例子中能够得到正确、鲁棒的结果,并且能够在医学图像中精确地拟合目标轮廓.     

基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法

提出了一种基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法,用于解决重叠细胞显微图像边界难以自动分离的问题.该算法使用Otsu算法和形态学滤波得到重叠细胞整体轮廓,并根据其曲率信息来定位细胞边界接触点,再采用活动轮廓模型分割得到重叠区域轮廓,最后结合边界接触点信息将其与整体轮廓拼接得到单个细胞轮廓.实验结果表明,算法实现了重叠细胞的分割,分割得到的细胞完整度高,且算法具有一定的鲁棒性,表明该算法用于重叠细胞的分割是可行、有效的.     

无需初始轮廓的局部图像拟合模型

【目的】基于图像局部信息的区域活动轮廓模型可以较好地分割灰度不均图像，但存在对初始轮廓的位置及大小比较敏感的缺点，而且不同初始轮廓可能会产生不同的甚至是错误的分割结果。因此，需研究避免初始轮廓的选取对图像分割结果影响的方法。【方法】受局部图像拟合模型和灰度重加权局部二值拟合模型的启发，提出一个无需初始轮廓的局部图像拟合模型。首先，利用局部图像信息构造局部图像拟合函数，并在拟合函数中加入灰度权重；其次，通过极小化拟合图像与原图像之间的差值来构造图像的局部能量泛函；最后，运用变分法和最速下降法推导出所提模型的水平集函数演化方程。上述步骤采用有限差分方法进行数值实现。【结果】所提模型允许水平集函数常值初始化，即是无需初始轮廓，这有效避免了初始轮廓对分割结果的影响。此外，还可以保持分割的亚像素精度，能够有效分割多目标、背景复杂以及含伪影、孔洞等多类图像。【结论】实验结果表明，无需初始轮廓的分割模型完全避免了轮廓初始化带来的诸多问题，而且实现简单，分割快速。     

基于形态学运算的种子轮廓自动获取方法

为解决传统手工初始化种子轮廓影响肝脏分割算法稳定性的问题,提出了一种基于形态学运算的自动种子轮廓获取方法.根据序列CT图像中肝脏的灰度特性和结构特性,利用线性灰度变换、阈值滤波、中值滤波及对比度增强对肝脏CT图像进行预处理操作,进而通过形态学腐蚀运算快速准确获取肝脏自动分割需要的种子轮廓.实验结果表明,该自动种子轮廓获取方法可以快速、准确地定位出肝内种子轮廓,保证种子轮廓不会因操作人员不同而发生位置变化.     

一种渐进式圆心定位的原木端面轮廓识别方法

Hough变换圆检测方法可以很好地检测出原木轮廓图像中的圆形轮廓,然而,部分原木端面轮廓是圆形轮廓的变形或带干扰边缘的圆形轮廓,因而无法正确地被识别.针对该问题,提出一种渐进式圆心定位方法.首先,通过迭代方法,由轮廓区域中被扫描到的某一点定位到圆心位置;其次,以被识别的圆心为中心,根据圆轮廓遴选模型,在待识别轮廓中确定最合适轮廓.实验结果证明方法的有效性.     

中国数字人切片图像的自动配准与分割方法研究

提出了一种新的方法,用于解决数字人数据集重建前的切片图像配准和分割问题.首先利用改进的彩色空间动态阈值法和形态学处理提取切片图像的定位杆坐标,在此基础上对原始图像进行变换,从而实现数据集的配准;其次根据配准后数据集相邻切片目标轮廓在位置和形状上的相似性,利用前层切片分割结果指导初始化位置和限制搜索空间的主动轮廓模型,实现了配准后数据集的自动分割.所提出的方法在数字人切片图像的分割中取得了令人满意的效果,并且该方法还可以应用在CT、MRI等医学图像序列中的器官和部件的分割中.     

基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.     

基于微分进化算法的轮廓匹配方法

轮廓匹配是图像处理中一个重要匹配方法,针对现有匹配方法中匹配搜索耗时多的局限性,提出了一种改进的轮廓匹配方法.对模板图像和待匹配图像分别提取轮廓,计算轮廓上每一点的曲率,并选择满足阈值条件的轮廓点为候选点;以此点及其两侧若干点构造特征向量,依据欧氏距离构造相似性度量函数,使用具有全局最优性的微分进化算法求解,以保证获得全局最优解.对比实验表明,所提出的方法有较快的寻优速度和较高的配准率.     

基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型

针对高斯分布拟合模型对初始轮廓敏感的问题,提出一个基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型.新模型根据图像局部像素灰度聚类特点,采用灰度偏移场和一个分片常量函数共同拟合图像的局部灰度均值,实现了图像全局信息和局部信息的有机结合,使轮廓可以从任意初始位置向目标边缘演化,最后收敛在边缘上.新模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中不必重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.实验结果表明,本文算法能够在不同的轮廓初始化情况下获得准确的分割结果.     

快速非匀质图像分割方法

针对灰度非匀质图像分割困难及效率低下的问题,提出一种基于局部区域活动轮廓模型快速分割方法.该方法结合核函数和割测度定义一个新的能量函数.一方面,在中心点被核函数掩模的局部区域内,用邻近点的加权均值拟合数据项能有效处理图像的非匀质分布.另一方面,用割测度逼近的曲线长度作为全局正则性,利于轮廓快速定位于物体边界.最后,在轮廓演化过程中,使用基于栅格图的最大流算法,避免了传统模型计算代价高昂的水平集函数.合成图像和真实图像的实验结果表明,提出的方法能有效快速地分割灰度非匀质图像中的弱边缘物体及多灰阶复杂结构物体;同时,对初始轮廓线位置和噪声具有较好的鲁棒性.     

自然场景下成熟苹果的图像识别研究

针对自然生长状态下的成熟苹果图像的识别问题,提出选用R-G色差模型,改进的Ostu最大类间方差法分割图像,然后用面积阈值法消除噪声,获取成熟苹果果实的目标区域。然后采用基于OpenCV的圆形Hough变换方法对多个粘连苹果果实进行分离,通过实验统计,根据苹果果实的最小外接矩形的边长设置累加器、搜索范围和圆心距。实验表明,这种方法可以取得较好的效果。     

改进VGG模型在苹果外观分类中的应用

为了将采摘后的苹果进行外观分类,提出了一种基于卷积神经网络的方法,通过改进VGG卷积神经网络完成对外观正常苹果、病斑苹果和腐烂苹果的分类。在VGG-16网络的基础上,加入批归一化层、采用全局平均池化和联合损失函数的方法对其进行结构优化。在经过数据增广的数据集上,与其他分类方法进行对比,结果表明:改进后的VGG网络对外观正常苹果、病斑苹果和腐烂苹果的识别精度分别为99.61%、98.89%和99.26%,均高于未改进VGGNet、AlexNet和GoogLeNet算法,证明此网络能够很好地完成对苹果外观的分类识别,可为采摘后的苹果实现智能分类提供技术支持。     

苹果树病虫害智能识别系统设计与实现

为提高苹果的产量和质量,防止病虫害对果实质量的影响,设计了一款基于机器视觉的苹果树病虫害智能识别系统。该系统采用交互式分割(GrabCut)算法对图像进行分割,然后使用高斯拉普拉斯算子和拉普拉斯高斯(Laplacian-of-Gaussian, LOG)算法将苹果叶片中的病斑提取出来,最后将提取出的图像送入深度神经网络(deep neural networks, DNN)进行进一步的分析与处理,能够实时、方便地识别出苹果树叶病害中较为常见、发病率高的花叶病,锈病,灰斑病,斑点落叶病以及褐斑病。经测试,该系统对苹果树5种常见病虫害识别率精度高达91.17%。结果表明,该算法能够有效提升苹果树病虫害防治,优于基于卷积神经网络特征的区域方法(regions with CNN features, R-CNN)、YOLO(you only look once)等单一病虫害检测方法。     

基于实景图像的道路限速标志检测算法研究

在基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一就是对图像中的交通标志能够快速有效地检测.以分析限速标志为例,根据限速标志的特点在图像中寻找到其所在的位置并提取出相关区域,为图像的识别做好前期准备.为了提取出交通标志,采用了颜色预处理、形态学滤波、二值化后的连通域处理和圆的检测等方法.实验表明,该方法能有效地从实景图像中提取出含有交通标志的区域.     

CNN intelligent early warning for apple skin lesion image acquired by infrared video sensors

Video sensors and agricultural IoT ( internet of things) have been widely used in the informa-tionalized orchards.In order to realize intelligent-unattended early warning for disease-pest, this pa-per presents convolutional neural network ( CNN) early warning for apple skin lesion image, which is real-time acquired by infrared video sensor.More specifically, as to skin lesion image, a suite of processing methods is devised to simulate the disturbance of variable orientation and light condition which occurs in orchards.It designs a method to recognize apple pathologic images based on CNN, and formulates a self-adaptive momentum rule to update CNN parameters.For example, a series of experiments are carried out on the recognition of fruit lesion image of apple trees for early warning. The results demonstrate that compared with the shallow learning algorithms and other involved, well-known deep learning methods, the recognition accuracy of the proposal is up to 96.08%, with a fairly quick convergence, and it also presents satisfying smoothness and stableness after conver-gence.In addition, statistics on different benchmark datasets prove that it is fairly effective to other image patterns concerned.     

基于matlab的苹果树枝图像分割方法研究

水果收获机器人机械手工作环境复杂,为了避免机械手与树枝相碰撞造成机械手的损坏,避障研究很有必要,获取障碍物信息是研究基础。本文把树枝图像分为枝干区域、成熟苹果区域、绿色区域,用matlab编程,分析三区域在RGB、YIQ、HSI颜色空间的分布情况,分别基于RGB和HSI色彩空间,采用阈值分割技术,对树枝图像进行分割,提取枝干区域,并实验比较其分割效果,找出适合苹果树枝图像的分割方法——剥离分割。     

数学形态学在圆形目标识别和定位中的应用

利用数学形态学简单准确和便于捕捉图形特征的特点，提出了一种提取圆形目标并定位图像方法。先用形态学开运算去除较小团块，再通过形态学边缘提取算法找出图像中物体边缘，通过圆形的判别标准，提取图像中圆形目标，并定位了圆心的位置。实验表明这是一种有效的提取圆形目标的方法。是实现多种特征定位的有效尝试。     

荔枝采摘机械手果实识别与定位技术

针对采摘机械手在自然环境下对荔枝的识别和精确定位问题进行研究.通过分析自然环境成熟荔枝的颜色特征,选取HSV颜色模型进行阀值分割,去除荔枝图像的复杂背景,并利用模糊C-均值聚类法(FCM)对图像中荔枝果实和果梗进行分割,试验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为93.3％.通过计算果实“质心”与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位,定位试验结果表明:定位坐标中深度值误差小于3 cm,深度值误差率小于5.64％,能满足实际作业中荔枝采摘机械手的定位精度要求.     

用激光光声检测技术研究乙醛对苹果乙烯产量的影响

激光光声检测技术是有极高的检测灵敏度，并能够无侵入地、连续地监测微量气体浓度随时间的变化，用基于ＣＯ２激光器的腔内光声光谱仪研究忆树苹果乙烯产量的影响，证实了乙醛蒸气对苹果组织乙烯生物合成的阻碍作用，实验发现，苹果果皮及果肉组织对惭醛有很高的扩散阻力，乙醛处理完整苹果没有明显的效果，但处理去皮的苹果切片时对乙烯合成有明显的阻止作用，研究结果对苹果贮前的短时间无氧处理方法提供了实验依据。     

Faber级数在分区调和函数边界值问题中的应用

针对含任意形状闲围线区域的无限大平面中分区调和函数边界值问题．先通过保角变换将任意形状闭围线映射为单位圆，再将变换域中单位圆内的解析函数展开为Faber级数，最后利用单位圆上的连续性边界条件，对其进行了研究和计算．通过数值算例，得到了正方形闭围线的数值解．结果表明，将Faber级数展开、保角变换技术应用到复变函数分析中．可有效解决一些复杂区域中非均匀调和函数的边界值问题．