首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
综合颜色和形态特征的小麦田杂草识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用机器视觉技术把杂草精确识别出来是精细农业领域研究的热点问题之一。针对杂草与小麦叶子交叠的情况,提出一种综合颜色和形态特征的方法进行杂草识别。在L*a*b*颜色空间,选取a*作为特征量并用改进的最大类间方差法进行阈值分割获得植物图像;在HSI颜色空间,利用多层的同质性分割算法分离小麦与杂草;结合形态学特征开闭运算滤波及二值逻辑与运算获得杂草图像;模拟化学除草系统,从理论上评价整个系统的识别效率。实验结果表明:杂草正确识别率高达92.6%以上,且除草剂的使用量减少超过72.4%。  相似文献   

2.
针对中医自动化舌诊中的舌图像分割问题,提出一种融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法。对RGB颜色空间中的蓝色和红色分量执行阈值分割,确定舌图像中的人脸区域;对HSI颜色空间中的色调分量执行变换,在变换后的色调分量上执行阈值分割,以获得包含真实舌体与上嘴唇的初始目标区域;对初始目标区域对应的红色通道执行阈值分割,得到舌根和嘴唇之间的间隙区域;利用间隙区域剔除掉初始目标区域中的上嘴唇,获得最终舌体分割结果。仿真实验表明:该算法较大程度地改善了舌图像分割的精度。  相似文献   

3.
张智豪  范九伦 《计算机工程》2022,48(10):238-244
HSI颜色空间可以用三维空间下的圆锥模型进行解释,基于HSI颜色空间的H分量圆形直方图实现彩色图像分割具有可行性。针对HSI颜色空间的H分量圆形直方图毛刺较多以及相关阈值选取准则分割精度较低的问题,给出S分量指数加权H分量的直方图公式,利用S分量信息对H分量直方图的毛刺进行平滑处理,并通过分析给出指数加权因子的最优取值。在此基础上,提出一种圆形直方图阈值分割法,通过对整个圆形直方图进行整体角均值计算而得出新的阈值选取准则。实验结果表明,该圆形直方图阈值分割法具有有效性,在测试数据集上,与3个圆形最大熵阈值分割法以及2个阈值分割准则相比,所提方法的像素精度值平均提高3.2%,结构相似度值平均提高2.5%。  相似文献   

4.
张璇  曾智  孙明山 《计算机应用与软件》2021,38(12):187-192,206
针对手机终端进行尿常规自动化检测问题,提出一种基于多颜色分量的尿常规检测试纸图像处理算法.对HSV颜色空间中的S分量以及RGB颜色空间中的各个颜色分量执行阈值分割,实现试纸定位,通过透视变换算法做角度校正;使用颜色直方图与投影法对待检测色块进行分割;基于HSV颜色空间建立标准颜色库,将分割后的图像与标准颜色库中的图像利用欧氏距离进行颜色识别.实验结果表明,该方法可以有效地实现尿液试纸条图像分割与检测.  相似文献   

5.
基于HSI颜色空间的X射线彩色图像分割   总被引:7,自引:0,他引:7  
给出一种HSI颜色空间上基于HSI分量统计概率分布的彩色图像分割方法,并应用于X射线安全检查仪下危险品图像的分割。该方法将RGB彩色图像转换到HSI颜色空间,并以S分量为主要依据对图像进行粗分割,获得旅客包裹图像,然后,利用H和1分量的联合阈值进行细节分割获得疑似危险品的图像。在实际应用中表明该方法快速简单,满足实时性要求,是一种高效的自动算法。  相似文献   

6.
提出了一种新的简单有效的融合多颜色分量的分割方法,首先在六个不同的颜色空间中选择最佳的待分割颜色分量,然后应用直方图和空间模糊C均值(SFCM)技术对不同颜色分量进行自适应初始分割,最后融合分割结果并进行区域合并。利用该算法在Berkeley图像库上进行了大量实验,实验结果表明,与当前一些经典分割算法Mean-shift、FCR、CTM等相比,利用该方法能够获得更好的分割结果以及更优的性能指标。  相似文献   

7.
针对现有图像多阈值分割方法存在的分割不够准确、计算复杂度较高等问题,利用Otsu多阈值分割的思想,提出一种基于聚类和局部区域的彩色图像多阈值分割方法.获取彩色图像的H分量直方图;在综合考虑以H分量划分的颜色范围的前提下对直方图中的H分量进行聚类,依次选取各类中的最大值作为对应局部区域的边界;分别搜索局部区域内的最小H分量值,将其作为彩色图像的分割阈值.实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有较高的分割准确性和更快的计算速度.  相似文献   

8.
根据独立峰值特性把彩色图像的各颜色分量直方图划分为多个待分割区间,使得Otsu算法在彩色图像处理中实现了多阈值分割。该方法应用于RoboCup足球机器人,针对其HSI模型彩色图像提出了一种多阈值分割改进方法,即在中高饱和度的图像区域以H分量作为分割依据选取分割阈值;在低饱和度的图像区域以I分量作为分割依据选取分割阈值。实验证明,该方法能自动快速地对彩色图像进行多阈值分割,并具有很好的鲁棒性。  相似文献   

9.
《计算机科学与探索》2017,(8):1296-1304
针对图像型火灾烟雾分割算法不能同时提取白色、灰白色和黑色烟雾的问题,提出了一种粗糙集和区域生长法相结合的烟雾图像分割算法。在RGB颜色空间提取图像的R分量,根据R分量的统计直方图构造粗糙度直方图,选取粗糙度直方图中合适的波谷值作为分割阈值,对图像进行粗分割。相对背景图像,烟雾属于运动信息,采用帧间差分法提取运动区域,排除静态干扰。烟雾具有独特的颜色特征,在RGB颜色空间建立烟雾颜色模型,去除颜色相近的运动干扰,获得疑似烟雾区域。在该区域内选择种子点,在粗糙集粗分割的结果上进行区域生长,提取出烟雾区域。实验结果表明,该算法能够同时分割出白色、灰白色和黑色烟雾,烟雾边缘不规则信息保存比较完整,与已有算法的平均分割准确率、召回率以及F值相比,分别提高了19%、21.5%、20%。  相似文献   

10.
基于彩色分量垂直边缘检测的车牌定位新方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
考虑车牌本身特征,选择HSV和RGB颜色模型,并对每个分量的贡献值进行分析研究;选取一种有利于车牌提取的颜色空间及一组空间分量的权重值,利用设计的垂直方向算子得到车牌边缘信息,设计了一种阈值选取方法进行二值化处理,最后使用投影积分方法进行车牌细定位。通过各种情况下在卡口获取的200幅车辆实测图像进行测试,车牌定位的准确性和鲁棒性都较好。  相似文献   

11.
为了解决目前杂草识别中受光照影响大、环境适应性差等问题,提出了基于颜色特征的分割算法。此算法在统计分析杂草和土壤背景各颜色因子的基础上,得到适于杂草图像分割的颜色分量,实现了复杂场景、光照条件下杂草区和背景区的分割。实验结果表明:R-G,2G-R-B,Hmean,Smean,Hmean Smean颜色特征对于杂草区和背景区的分割能够取得很好的效果,可广泛应用于田间杂草识别、树种识别、人脸识别等受光照变化影响较大的领域。  相似文献   

12.
基于神经网络的杂草图像分割算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
在自动除草系统中优化杂草图像分割算法是降低识别误差的有效途径,为此提出了一种基于神经网络的分割算法。首先由训练样本统计出植被和背景在RGB颜色空间的分布概率,接着通过Bayes理论得出最优分割曲面训练BP神经网络,再通过BP神经网络将各种颜色分为植被和背景两类,并据此分割杂草图像。与其他三种杂草图像分割算法比较,新方法以颜色代替像素点为研究对象并据此构造最优分割曲面从而减小了分割误差并具备较好的泛化能力。  相似文献   

13.
尿检也叫尿液分析,是临床应用中非常重要也使用非常广泛的一种方法,传统的基于光电法颜色识别分辨率低,误差大,本文提出一种基于图像处理的尿液检测方案,用数字图像处理的方法进行颜色识别。通过比较分析选取YUV色彩空间为颜色空间,在对尿液试纸图像预处理、边缘检测及分割的基础上对试纸颜色块进行了颜色识别,通过MATLAB仿真实现了较好的颜色识别效果。  相似文献   

14.
针对彩色图像边沿提取处理时,不能套用比较简单而成熟的黑白图像处理方法,本文提出的应用OHTAK-L变换,将通常的(R,G,B)彩色空间转换为彩色特征(I2、I2、I3)空间,然后在(I2,I2,I3)空间进行灰度边缘分析,并以I1为主进行色彩边缘补偿,即可得到清晰且细致的边沿轮廓图。与彩色图像直接边沿提取及改变调色板变为黑白灰度图像后进行边沿提取比较,效果令是满意的。  相似文献   

15.
为满足植物分类和识别对植物叶片叶脉信息的需要,提出了基于HSV彩色空间与直方图信息FFCM聚类算法相结合的植物叶片叶脉提取方法。该算法首先将植物叶片图像由RGB转换到HSV彩色空间,然后使用FFCM算法实现叶片的自动分类和叶脉信息的提取。实验结果表明,该方法既能有效处理和区分绿色和枯黄的叶片图像,也能很好的处理和区分受光均匀和受光不均匀的叶片图像,可以应用于植物的分类与识别。  相似文献   

16.
光线自适应的水下管线识别与定位系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
王卫华  陈卫东  席裕庚 《机器人》2001,23(2):132-136
本文论述了在水下环境下如何通过视觉识别管线并给以精确的定位.提出了水下视 觉系统的总体设计方案.在识别目标时,以目标的颜色为特征,并将颜色从RGB空间转换到H SI空间,使图像处理的速度和特征抽取的鲁棒性得到提高.由于水下环境光照变化剧烈,使 用模糊神经网络来动态调整特征颜色阈值.对水下环境中点和线的精确定位进行了详细的分 析,给出定位算法.最后的实验结果证明了算法的有效性.  相似文献   

17.
This paper presents an autonomous agricultural mobile robot for mechanical weed control in outdoor environments. The robot employs two vision systems: one gray-level vision system that is able to recognize the row structure formed by the crops and to guide the robot along the rows and a second, color-based vision system that is able to identify a single crop among weed plants. This vision system controls a weeding-tool that removes the weed within the row of crops. The row-recognition system is based on a novel algorithm and has been tested extensively in outdoor field tests and proven to be able to guide the robot with an accuracy of ±2 cm. It has been shown that color vision is feasible for single plant identification, i.e., discriminating between crops and weeds. The system as a whole has been verified, showing that the subsystems are able to work together effectively. A first trial in a greenhouse showed that the robot is able to manage weed control within a row of crops.  相似文献   

18.
基于HSI颜色空间的棉花杂质高速实时检测方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
棉花杂质的有效检测和剔除对于棉花质量的控制具有重要意义. 本文提出了一种实用的棉花杂质高速检测方法. 该方法利用 3D-LUT 技术, 有效解决了颜色空间转换的时间耗损问题. 利用 HSI 颜色空间的色度和饱和度信息, 对棉花中的杂质进行高效检测和定位. 彩色运动补偿技术的应用, 弥补了相机在硬件上进行空间参数校正的不足, 降低了杂质的错误判别率. 实验结果表明, 该系统可以在 10ms 内完成 80 线棉流图像的采集、图像格式转换、杂质的检测和定位等全部过程. 在棉流速度为 18m/s, 杂质大小为 2×2mm2 的情况下, 杂质识别正确率可达到 95.4%.  相似文献   

19.
赵理  崔杜武  王磊 《计算机工程》2009,35(22):29-31
针对视觉识别过程中物体材质难以被识别的问题,提出一种基于物体表面光学特征的识别算法。以样本的H,I,S分量为坐标形成HIS颜色空间,通过连接处理,使样本曲面尽量连续。利用边缘检测方法去除被检测图像中的杂质点。求出剩余像素的S分量到该曲面的平均距离,作为判断图像中物体材质和样本材质相似度的标准。实验结果证明该方法简单有效。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号