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针对当前农作物病害诊断存在的效率较低、难以保证精确度等问题,提出运用计算机图像处理技术进行棉花害螨病斑特征提取的方法.该方法以棉花害螨病叶为研究对象,利用中值滤波法对噪声的干扰进行有效的去除;结合运用超绿特征2G-R-B分割算法和面积阈值法将害螨病斑区域从病叶图像中有效分离出来;最后依据分割好的病斑样本图像,运用二值图像区域标记法准确提取出病斑的8个形状特征值.对提取的数据进行分析,得出病斑的圆形度、伸长度紧凑度和内切圆半径等4个相对值特征能有效地体现病斑的形状特征,可以作为识别病害症状的依据.试验结果表明,该方法准确有效. 相似文献
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纸病检测是造纸生产过程中重要的环节,现有的纸病检测系统一般采用阈值算法或边缘检测算法对图像进行分割。为解决阈值分割和边缘检测分割方式中存在的误分以及过度分割问题,本研究提出了基于马尔可夫(MarKov)随机场的纸病图像分割方法。通过MarKov随机场理论对纸病图像纹理进行分析得到纹理特征参数,利用纹理特征参数以及最大差值对正常背景和纸病区域进行分割。结果表明,相比于其他分割算法,基于MarKov随机场的纸病图像分割方法可有效提取出纸病图像的纹理细节和轮廓特征,提高分割的准确度。 相似文献
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基于机器视觉与支持向量机的核桃外部缺陷判别分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
使用3CCD高精度面阵相机采集新疆多个品种核桃RGB图像,设计一种自适应双阈值的Otsu法,快速、准确地分割出缺陷区域;基于分割区域的几何、纹理等20 个初始特征,转换为新的9 维特征向量集;以该特征集为输入,建立基于贝叶斯、BP神经网络与支持向量机的15 个识别模型,对比评价其适应性,以及裂缝、碎壳、黑斑3 类核桃外部缺陷的识别性能与时间。结果表明,基于径向基的支持向量机识别模型效果最好,对3 类缺陷的验证集平均识别率分别为93.06%、88.31%、89.27%,对缺陷的总识别率为90.21%,平均识别时间为10-4 s级。研究成果能够用于今后核桃缺陷的在线检测与分级,同时也为坚果等其他作物品质的在线检测识别提供一定参考。 相似文献
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针对传统Canny算子边缘检测时容易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的植物叶片病斑区域边缘提取技术。运用最大类间方差法对病害图像进行二值化,添加对两个斜方向上梯度信息的提取,更加完整地保存了梯度信息,从而得到更完整的边缘图像。实验结果表明,本文方法能够有效地滤除图像中的噪声,检测到细节梯度,去除伪边缘和噪声边缘,得到更加精确的病斑区域边缘。 相似文献
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针对粘连蚕茧难以准确分割、现有双宫茧识别方法局限性等问题,本文提出了基于双参数阈值的蚕茧分割计数、蚕茧形状复原及双宫茧识别的串联算法。首先,应用可变分割阈值结合形态学运算的方法对图像进行分割计数,再遍历完成分割的每个蚕茧的像素点,应用基于边缘检测与椭圆拟合的蚕茧形状复原方法拟合蚕茧形状,然后计算蚕茧长短轴比值和面积参数,采用双参数多级阈值对双宫茧进行检测。实验结果显示,图像分割计数准确度为100%,双宫茧全部检出,双宫茧与单宫蚕茧分类准确率为98.6%。该方法检出了面积阈值法易漏检的小双宫茧,也较准确地识别出与长短轴比值阈值接近的蚕茧类型。 相似文献
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为快速准确识别出感染黄曲霉毒素的玉米颗粒,基于黄曲霉毒素在365 nm紫外光照射下可发出黄绿色荧光(bright greenish-yellow fluorescence,BGYF)的特性,提出了一种以颜色为特征量的感染毒素颗粒的检出方法。首先针对同一组玉米颗粒样本分别获取其在紫外光和可见光下的2幅图像,对可见光图像进行二值化、颗粒区域填充等预处理操作,得到玉米颗粒的轮廓与位置信息;然后将进行彩色增强后的紫外光图像与预处理后的可见光图像掩膜;最后在掩膜图像中通过RGB模型中G通道下的阈值作为分割参数识别玉米颗粒上的感染区域。结果表明,所提出的识别方法对能够发出荧光的含黄曲霉菌玉米颗粒识别准确率达到84%以上,对含有黄曲霉毒素的正确检出率可达77.8%以上,能够达到区分检测的要求。 相似文献
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Otsu多阈值分割算法的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在图像分割中,确定阈值是关键,但已有选择阈值的方法多是单阈值法,不适用于多目标识别.鉴于此,提出了一种改进的基于一维Otsu的多阈值分割算法.该算法通过对图像多次分类、使用分离变量合并多余的分类、使用松弛变量搜索阈值等方法提高了运算速度.实验效果验证了该算法的有效性. 相似文献