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基于机器视觉的自然环境下作物行识别与导航线提取 总被引:11,自引:0,他引:11
针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题,提出了YCrCg颜色模型,选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理,采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割,并根据图像中作物行的特点,提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点,通过移动上下端点位置产生不同斜率直线,选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明,不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行,处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms,直线扫描算法能快速准确的检测出导航线,与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。 相似文献
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针对成像型反舰导弹所获红外图像的特点,分析了舰船目标和海天背景的红外辐射特性,得知舰船目标红外图像有一重要特征-海天线,它可以确定目标的所在区域。为了舰船目标的跟踪定位,对舰船目标红外图像中的海天线特征进行研究,提出一种基于预处理和直线拟合法提取海天线特征的算法,首先对图像进行边缘检测得到梯度图像,进而二值化并细化,最后利用Hough变换提取海天线。结果表明,在低对比度和有云团干扰的情况下,该算法与改进的直线拟合法相比,能够有效地、准确地提取舰船目标红外图像中海天线特征。 相似文献
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针对金刚石颗粒图像分析时的颗粒边缘非闭合性问题,本文提出了一种基于Hough变换的金刚石颗粒测量新方法。该方法首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波和Canny边缘检测等预处理,得到金刚石颗粒图像的初始边缘曲线,然后采用Hough变换提取边缘曲线的直线特征,并通过极径和极角对多个直线特征进行判断和图形识别,得到确定的金刚石颗粒边缘轮廓,最后对得到的边缘轮廓进行拟合,测量出金刚石颗粒的粒径、椭圆度和圆度等参数大小。该方法在VC+ 环境下,用OpenCV编程技术对其进行了实验验证,结果表明:该方法可以准确快速地测量出金刚石颗粒特征参数,为金刚石颗粒的等级评定提供了技术支持。 相似文献
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基于暗原色的农机具视觉导航线提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对农机具视觉导航线提取算法受外界环境影响较大,适用性、稳定性较差等问题,提出了一种基于暗原色的农机具视觉导航线提取算法。基于暗原色原理提出了一种新的农田图像灰度化方法,实现了农田图像中的农作物和土壤更好地区分。再利用形态学方法和最大类间方差法对灰度图进行二值化和滤波,并结合垂直投影的方法提取导航感兴趣区域,进而确定感兴趣区域的导航定位点,并通过最小二乘法将定位点拟合得到导航线。实验结果表明,该算法适用于不同颜色情况下的农田场景及农田道路导航线提取,与传统算法相比,在精度上满足导航线的要求且速度也有较大的提高,具有更广的适用性。 相似文献
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X光图像中缺陷的自动提取方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对炭素制品X光图像的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了基于迭代的阈值构造方法和基于数学形态学的边缘提取算法。为快速准确地提取缺陷,设计了目标边界提取算法和基于小波变换的图像增强算法,实现了原始图像中目标区域的增强及其背景的去除。在此基础上,为排除噪声干扰的影响,采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法从目标区域中提取出缺陷区域,并在迭代阈值分割的基础上,利用基于数学形态学的边缘提取算法提取了缺陷的边缘。实验结果表明,该法很好地实现了缺陷区域及其边缘的自动提取,且受噪声影响很小,为进一步的缺陷特征参量的提取与选择奠定了良好的基础。 相似文献
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随着集成电路特征尺寸的不断减小,I/O引脚数日益增加。对于高密度封装,尤其是2.5D/3D封装中,电子元件和基底快速而准确的对准十分关键。利用高性能CCD搭建了一套精密的光学视觉对准系统,并采用Hough变换算法对芯片和基底进行对准试验。采集的图像经过去噪预处理后采用形态学边缘检测方法提取对齐标记,并通过Hough变换得到4组平行直线,然后计算基底的位移和旋转角度并完成对准。使用Matlab编程配准,程序运行时间约为4.2 s,旋转参数的误差小于1.2°,x和y轴的平移误差均小于1 pixel。试验结果表明基于Hough变换算法的光学视觉对准系统可以快速而精确地实现芯片和基底对准,满足IC封装需求。 相似文献
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为解决大豆冠层在近地端的多光谱图像边缘灰度不均,目标与背景之间灰度差别小,难以准确高效地获取大豆冠层目标区域的难题,将多光谱成像处理技术与经典图像分割方法有机融合,提出基于多光谱图像处理技术的大豆冠层提取方法。以东北大豆为对象,通过Sequoia多光谱相机采集绿光、近红外、红光、红边和可见光五类大豆多光谱图像,采用高斯平滑滤波法对原始大豆多光谱图像进行预处理,分析多光谱图像中大豆冠层和背景的灰度直方图分布特性,在此基础上利用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取原大豆多光谱图像中冠层区域,并以图像形态学开运算处理细化和扩张背景,避免图像区域内干扰噪声对大豆冠层识别效果的影响,同时以有效分割率、过分割率、欠分割率、信息熵以及运行时间等为监督指标,对大豆冠层多光谱图像识别模型进行效果评价。大豆冠层识别模型中迭代法可以有效分割近红外和可见光大豆冠层图像,有效分割率分别为97.81%和87.99%,对绿光、红光和红边大豆冠层图像分割效果较差,有效分割率低于70%;Otsu法和局部阈值法可以有效分割除红光波段的其余四种多光谱大豆冠层图像,且有效分割率均在82%以上;三种算法对红光大豆冠层图像的有效分割率均低于20%,未达到较好效果。在原始多光谱图像中应用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取大豆冠层图像与标准图像的信息熵平均值波动幅度分别为:0.120 1,0.054 7和0.059 8,其中Otsu法和局部阈值法较小,表明了对于大豆冠层多光谱图像识别中两种算法的有效性。该算法中Otsu法和局部阈值法均可以有效提取绿光、近红外、红边和可见光等多光谱的大豆冠层图像,二者较为完整地保留了大豆冠层信息,其中Otsu法实时性能较局部阈值法更好。该成果为提取农作物冠层多光谱图像提供理论依据和技术借鉴。 相似文献
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针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求. 相似文献
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复杂背景下钢索图像的纹理分割与边界识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求. 相似文献
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非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具.本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘|然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频多尺度Zernike矩纹理特征,并将二种纹理特征融合.最后在边缘图像中映射种子像素点,利用纹理和颜色特征欧氏距离,对彩色图像采用区域生长和区域合并的方法进行分割.实验结果证明:该算法将图像空间域的颜色特征与非采样Contourlet变换域的多尺度边缘和纹理特征恰当结合在一起实现彩色图像无监督自动分割,与传统算法相比有更高的准确性和鲁棒性. 相似文献