自然环境下贴叠葡萄串的识别与图像分割算法

针对自然环境下贴叠葡萄串难以识别与分割的问题,该文首先提取HSV颜色空间中的H分量,获取贴叠葡萄串区域,分析该区域长宽比从而判定葡萄串的贴叠性质;提取葡萄串图像轮廓信息,获取轮廓拐点与类圆心点信息;利用拐点与中心点之间的斜率判定目标葡萄串所在位置。然后,利用Chan-Vese模型进行葡萄串的迭代识别,并结合拐点信息获得重叠边界的轮廓信息。最后,将重叠边界轮廓与图像轮廓进行融合,实现目标葡萄串识别。试验结果表明,该文方法的平均精准度为89.71%,平均假阳率为4.24%,识别成功率为90.91%,与现有方法相比,该文方法可实现完整目标葡萄串的识别与分割,并提高了识别与分割的精准度,为葡萄采摘机器人成功采收贴叠葡萄串提供切实可行的算法。     

形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像

针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。     

基于两级分割与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别

自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一。针对自然环境中的成熟苹果，该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法。首先，使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正，增强图像的细节信息。结合果实颜色特征，提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本。然后，采用改进后的Otsu算法进行初次分割，得到苹果目标的二值图像，该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声，通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率。采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割，分离粘连果实区域，提取目标苹果的外部轮廓。最后，在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域，在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别。对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试，并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比，本文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75和89.79%，比传统方法提高了15.03和16.41%，平均识别时间为0.665和0.693 s，比传统方法缩短了0.664和0.643 s。所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域，而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界。利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别。研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求，可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考。     

一种基于主动轮廓模型的连接米粒图像分割算法

针对图像中连接米粒分割困难的问题,提出了一种基于主动轮廓模型的分割算法。首先,对籽粒二值图像的欧氏距离变换进行局部极小值检测,并通过形态学膨胀算子合并局部极小值点,在每个籽粒内部只产生一个区域。其次,以这些区域的边界作为初始曲线,在主动轮廓模型的指导下,曲线向籽粒的边界演化,最终将图像中各个米粒分割。试验结果表明,对圆江米、粳米、长江米和黑米4个品种的米粒,基于主动轮廓模型的连接米粒图像分割算法的分割正确率分别达到93.4%、92.4%、88.0%和90.4%,综合准确率为91.05%,比基于分水岭的方法提高了26.7%。因此,基于主动轮廓模型的算法为分割连接米粒图像提供了一种有效途径。     

改进自适应分水岭方法分割棉花叶部粘连病斑

针对棉花叶部病斑相互之间存在粘连问题,该文提出了一种自适应分水岭分割方法。该方法在H-minima分水岭分割方法基础上,结合最小二乘圆法误差理论,对图像中每个连通分量进行最小二乘圆拟合,并计算最小二乘圆误差值,通过最小二乘圆误差值大小判断每个连通分量的轮廓不规则度,针对不同轮廓不规则度确定H-minima变换的极小值阈值,根据不同极小值阈值实现棉花叶部粘连病斑的分水岭分割。不同数量粘连病斑分割试验结果表明:该方法实现了棉花叶部粘连病斑数量从2个粘连至5个粘连病斑的自动分割,分割准确率为91.25%,平均运行时间为0.088 s。不同分割方法对比结果显示:该方法能实现对棉花轮纹病、褐斑病、炭疽病、叶斑病和棉铃疫病共5种病害的粘连病斑自动分割,并将距离分水岭分割方法、梯度分水岭分割方法、标记分水岭分割方法、Chan-Vese方法、高斯混合方法与该文方法比较,正确分割率分别为67.8%、36.4%、83.7%、70.3%、82.1%、93.5%,该方法优于其他5种分割方法,有效抑制了过分割问题;在复杂背景、光照不均匀、病斑大小不一致等复杂条件下,该文方法也能较好地实现粘连病斑的分割。该方法不仅能对棉花叶部粘连病斑自动分割,也能为其他作物叶片粘连病斑分割提供参考。     

无人机航拍林业虫害图像分割复合梯度分水岭算法

针对林业信息监测方式实时性差、监测范围有限等问题,为更加实时、准确地对林业虫害信息进行监测并计算监测样地中虫害区域比例,该文在搭建面向林区虫害监测的多旋翼无人飞行器航拍监测系统基础上,提出了一种基于复合梯度分水岭算法的图像分割方法。该方法引入全局直方图均衡化消除了图像暗纹理的影响,并采用形态学混合开闭重构滤波完成了图像样本的去噪处理。计算灰度图像各像素点的复合梯度实现了非相关区域(道路及裸地)的提取,最终利用分水岭算法实现了监测图像虫害区域的分割提取。利用该文所提算法对8幅虫害侵蚀程度不同的监测图像进行分割,并与传统分水岭算法、K-means聚类算法进行对比试验。试验结果表明,该文算法虫害区域提取的平均相对误差率分别降低6.56%、3.17%,平均相对极限测量精度分别改善7.19%、2.41%,能够相对准确地将虫害区域从监测图像中分割出来,可为后续林业虫害监测与防护提供参考。     

基于小麦群体图像的田间麦穗计数及产量预测方法

在田间小麦测产时,需人工获取田间单位面积内的麦穗数和穗粒数,耗时耗力。为了快速测量小麦田间单位面积内的产量,该文利用特定装置以田间麦穗倾斜的方式获取田间麦穗群体图像,通过转换图像颜色空间RGB→HSI,提取饱和度S分量图像,然后把饱和度S分量图像转换成二值图像,再经细窄部位粘连去除算法进行初步分割,再由边界和区域的特征参数判断出粘连的麦穗图像,并利用基于凹点检测匹配连线的方法实现粘连麦穗的分割,进而识别出图像中的麦穗数量;通过计算图像中每个麦穗的面积像素点数并由预测公式得到每个麦穗的籽粒数,进而计算出每幅图像上所有麦穗的预测籽粒数,然后计算出0.25 m2区域内对应的4幅图像上的预测籽粒数;同时根据籽粒千粒质量数据,计算得到该区域内的产量信息。该文在识别3个品种田间麦穗单幅图像中麦穗数量的平均识别精度为91.63%,籽粒数的平均预测精度为90.73%;对3个品种0.25 m2区域的小麦麦穗数量、总籽粒数及产量预测的平均精度为93.83%、93.43%、93.49%。运用该文方法可以实现小麦田间单位面积内的产量信息自动测量。     

基于离散余弦变换和区域生长的白粉虱图像分割算法

图像分割是病虫害自动识别的难点之一,目前大多基于颜色、纹理等信息采用阈值法或聚类法进行分割,简单,易实现,但分割精度较低。该文针对田间开放环境中,不能用颜色、纹理特征有效分割病虫害图像的问题,引入离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT),提出用清晰度对病虫害图像进行分割,以提高分割精度。DCT的低频信号表示图像轮廓,高频信号表示图像细节,对于病虫害图像,焦点通常聚集在目标区域,该文提出截断DCT高频信号,再与原图做差的方法以区分清晰部分和模糊部分,然后结合病虫图像局部聚合度较高的特性,利用区域生长方法提取完整目标。采用该算法对白粉虱图像进行分割测试,并与阈值法和GMM方法比较:分割结果中,目标的一致性和边缘的清晰度明显好于阈值法和GMM方法,平均正确分类率为98.49%,分别较R,B,Y空间中阈值法和Y空间中GMM方法分类正确率高2.96%、3.28%、3.24%和9.65%,差异达到显著水平。基于DCT和区域生长的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病虫害区域从自然环境中采集的叶片中分离,可用于分割白粉虱图像。     

融合K-means与Ncut算法的无遮挡双重叠苹果目标分割与重建

重叠苹果目标的准确分割是采摘机器人必须解决的关键问题之一。针对现有重叠苹果目标分割方法不能保留重叠部分轮廓信息的问题,提出了一种无枝叶遮挡的双果重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用K-means聚类算法进行图像分割以提取苹果目标区域,然后利用Normalized Cut(Ncut)算法提取苹果目标轮廓,以实现未被遮挡苹果目标完整轮廓的准确提取,最后利用Spline插值算法对遮挡的苹果目标进行轮廓重建。为了验证算法的有效性,对20幅无枝叶遮挡双果重叠的苹果图像进行试验,并将该算法与寻找2个有效凹点用其连线分割重叠苹果目标,把分离的2个轮廓分别用Hough变换重建轮廓的方法进行对比。试验结果表明,对于图像中未被遮挡的苹果目标,利用该研究算法的平均分割误差为3.15%,提取的苹果目标与原始图像中苹果目标的平均重合度为96.08%,平均误差比Hough变换重建算法低7.73%,平均重合度高9.71%,并且该研究算法能够很好地保留未被遮挡苹果目标的完整轮廓信息,提高了分割精度。对于重叠被遮挡的苹果目标,平均分割误差和平均重合度分别为5.24%和93.81%,比Hough变换重建算法的平均分割误差低11.35%,平均重合度高12.74%,表明该算法可以较好地实现重叠被遮挡苹果目标的轮廓重建,研究结果可为实现枝叶遮挡影响下的多果重叠目标分割与重建提供参考。     

基于轮廓分割的草莓叶片三维建模

为精确构建原位草莓植株三维空间结构,以高架栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于多源图像轮廓分割的草莓植株结构形态三维重建算法。通过改进的多源图像融合算法,建立多源图像映射关系,融合预处理后的多源信息得到待分割强度图;计算待分割强度图矢量场卷积的局部中心,选出多目标的初始轮廓控制点,将参数的活动轮廓模型应用于待分割强度图像进行叶片的分割;采用标记的方法将分割轮廓映射至距离点云集,设计以单个叶片为单位的平面拟合选择机制,最终完成草莓三维模型的重建及显示。为验证该算法的有效性,将三维重建后的有效叶片数,平均单叶长度及叶片距离差作为评价指标,实验结果表明,有效叶片数正确率为85.6%,平均单叶长度模型正确计算率为88.4%,叶片距离差正确计算率为82.4%,研究结果可应用于原位草莓植株的空间位置测量,可为农业机器人局部视觉场景中植株空间结构的构建提供参考。     

基于逐步改变阈值方法的玉米种子图像分割

针对图像处理中玉米计数的问题,提出了基于逐步改变阈值的分水岭变换方法。首先,对二值图像进行欧氏距离变换,合并图像中灰度值大于或者等于初始阈值的区域,并通过分水岭算法初步分割图像。为避免单粒玉米被过度分割,提取图像中单个种子区域存入结果图像。然后,判断去除单粒玉米后的图像是否为空;如果不为空,增大分割阈值并重复上述操作。最后,统计目标图像中的玉米个数。对50幅种子数目500粒左右的图像进行处理,分割正确率为97.7%,较好地解决了粘连玉米的分割问题。该方法已成功应用于基于机器视觉的玉米计数。     

基于边界脊线识别的群养猪黏连图像分割方法

猪体图像的前景分割和黏连猪体的分离是实现群养猪数量自动盘点和猪只个体行为智能识别的关键。为实现群养猪黏连图像的自动分割,该文采用决策树分割算法提取视频图像帧的猪体前景区域,计算各连通区域的复杂度,根据复杂度确定黏连猪体区域,利用标记符控制的分水岭分割算法处理黏连猪体图像,检测待选的边界脊线,通过检验待选边界脊线的分割效果和形状特征(包括线性度和Harris拐点数目),识别出猪体黏连分割线,实现黏连猪体的分离。结果表明,决策树分割算法(decision-tree-based segmentation model,DTSM)能够有效地去除复杂背景,前景分割效果良好。黏连猪体分离结果显示,基于边界脊线识别的黏连猪体分离准确率达到了89.4%,并较好地保留了猪体轮廓。通过计算分割后猪体连通区域的中心点,并对中心点进行德洛内剖分,初步实现了猪只的定位和栏内分布的可视化。6 min的监控视频处理结果显示,该文方法各帧图像的盘点平均误差为0.58,盘点准确率为98.33%,能够正确统计出栏内猪只数量。该研究可为实现基于监控视频的群养猪自动盘点和个体行为识别提供新的技术手段。     

采用K均值聚类和环形结构的狭叶锦鸡儿木质部提取算法

针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于K均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用K均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。     

基于多纹理特征融合的麦田收割边界检测

自主导航是智能化农机完成收割作业的重要保障。该研究针对多云天气下光照易变化导致单一特征难以应对麦田环境的问题,提出基于多纹理特征融合的麦田收割边界检测方法。通过构建由图像熵特征和方向梯度特征组成的二维特征向量对麦田收割区域与未收割区域进行分类。其中,根据图像熵特征提取的特点,提出基于滑动窗口的直方图统计方法加速图像熵特征提取速度,较传统熵特征提取方法,本文方法耗时减少49.52%。在提取二维特征基础上,根据特征直方图分布特点,结合最大熵阈值分割算法对麦田图像进行初步分类,然后通过去除小连通区域对误分类区域进行剔除,进而运用Canny算子提取边缘轮廓点,得到分布于收割边界附近的待拟合点。最后,通过Ransac算法对拟合直线进行区域限制,得到较为准确的收割边界。试验结果表明,相比传统基于Adaboost集成学习算法提取收割边界,本文算法处理240像素×1 280像素的图像平均耗时为0.88 s,提速约73.89%;在不同光照条件下,收割边界平均检测率为89.45%,提高47.28个百分点,其中弱光照下检测率为90.41%,提高46.19个百分点,局部强光照下检测率为88.26%,提高46.00个百分点,强光照下检测率为89.68%,提高49.64个百分点。研究结果可为田间农机导航线识别提供参考。