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基于正交小波变换的多尺度边缘提取 被引量：38
1
作者 章国宝 叶桦 陈维南 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 1998年第8期651-654,共4页
基于正交二进小波，设计了一个滤波器对图象进行多尺度滤波，得到不同尺度的小波变换。在每种尺度下分别提取图象边缘，而后综合形成图象真正的边缘。该方法不仅能有效地抑制噪声，得到单象素宽、精确的边缘信息。
关键词 图象处理 小波变换 边缘提取 机器视觉
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基于机器视觉的板栗分级检测方法 被引量：75
2
作者 展慧 李小昱 +3 位作者 王为 汪成龙 周竹 黄懿 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期327-331,共5页
为实现合格和缺陷板栗的分级,研究了1种基于BP神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。试验以罗田板栗为研究对象,提取的颜色及纹理等8个特征值,通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。利用BP神经网络方法建立了... 为实现合格和缺陷板栗的分级,研究了1种基于BP神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。试验以罗田板栗为研究对象,提取的颜色及纹理等8个特征值,通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。利用BP神经网络方法建立了板栗分级模型。试验结果表明,在图像信息主成分因子数为3,中间层节点数为12时,建立的模型最佳,模型训练时的回判率为100%,预测时识别率达到了91.67%。研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷板栗分级检测方法是可行的。 展开更多
关键词 农产品 神经网络 图像处理 板栗 机器视觉
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基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法 被引量：64
3
作者 王红军 熊俊涛 +2 位作者 黎邹邹 邓建猛 邹湘军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期272-277,共6页
马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。... 马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。搭建了同时获取马铃薯三面投影图像的机器视觉系统,通过图像数据处理获得马铃薯俯视图像轮廓面积、两侧面图像轮廓面积、俯视及侧面图像外接矩形长度及宽度数据等图像特征参数,通过多元数据回归分析,建立了马铃薯质量和形状分级预测模型。选择100个试验样本运用该方法进行质量和形状分级模型构建和预测,采用电子称获取样本实际质量,采用目测法对马铃薯进行形状分选。对比试验结果表明,质量分级相关度系数R为0.991,形状分级分辨率为86.7%。表明该方法对马铃薯质量和形状分级进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中。 展开更多
关键词 无损检测 图像处理 分级 机器视觉 马铃薯 特征参数
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图像匹配算法的研究进展 被引量：44
4
作者 王军 张明柱 《大气与环境光学学报》 CAS 2007年第1期11-15,共5页
图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容。分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,... 图像匹配是计算机视觉和图像处理中的重要研究内容。分析了图像匹配中的难点问题及其关键技术,研究了组成匹配算法的四个要素,介绍了近来出现的新思路和新方法,对匹配算法进行了分类和性能比较,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的集成、神经网络、遗传算法和基于高层语义的应用等。 展开更多
关键词 图像匹配 特征匹配 相关匹配 图像处理 机器视觉
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基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究 被引量：57
5
作者 刘涛 仲晓春 +3 位作者 孙成明 郭文善 陈瑛瑛 孙娟 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期664-674,共11页
【目的】文章重点分析了病健交界特征参数、病害识别流程对提高病害识别准确率的影响。实现水稻叶部15种主要病害的准确识别,尤其是相似病害的判断。【方法】(1)病斑图像获取:水稻叶部病害图像来源包括水稻大田、病害图册和病害数据库,... 【目的】文章重点分析了病健交界特征参数、病害识别流程对提高病害识别准确率的影响。实现水稻叶部15种主要病害的准确识别,尤其是相似病害的判断。【方法】(1)病斑图像获取:水稻叶部病害图像来源包括水稻大田、病害图册和病害数据库,文中选用改进的mean shift图像分割算法提取病叶图像中的病斑并根据相关方程获取病斑特征信息。(2)特征参数的选择与设计:首先选取一至三阶颜色矩和颜色直方图作为病害的颜色特征参数,选取球状性、偏心率和不变矩作为病斑的形状特征参数,选取角二阶矩、对比度和相关作为病斑的纹理特征参数;然后针对相似病斑误报率高的问题提出一种病健交界特征参数,通过病斑内部、边缘和外围颜色上的差异描述该特征,并根据3个区域相互间归一化颜色直方图的欧氏距离计算该项特征参数,该参数可以用于描述病斑与健康部分交界处的特征。(3)病害识别流程的设计:根据病害在颜色、形状、纹理、病健交界4个特征上差异的显著程度设计完成病害识别流程,流程中首先通过颜色特征识别病害,对于通过颜色特征无法识别的病害再通过形态特征识别,倘若形态特征依然无法识别则通过纹理和病健交界特征进行最终识别。(4)病害识别模型的建立:将病害数据分成两部分,一部分用于建立模型,另一部分用于模型的验证;利用LibSVM程序包完成建模,其中svmtrain函数用于建立支持向量机模型,Grid程序用于优化参数,svmpredict函数用于对模型进行验证。【结果】15种水稻叶部病斑可以从复杂的背景中分割出来,并可快速准确的被识别,平均识别准确率为92.67%,平均漏报率为7.00%,最大漏报率和误报率分别为15.00%和25.00%;病健交界特征参数引入后,识别准确率提高了14.00%,平均漏报率降低了7.50%,漏报率最大降幅为20.00%,误报率最大降幅为65.00%;与� 展开更多
关键词 水稻病害 计算机视觉 图像处理 病健交界 均值漂移 支持向量机
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基于多分类器融合的玉米叶部病害识别 被引量：48
6
作者 许良凤 徐小兵 +3 位作者 胡敏 王儒敬 谢成军 陈红波 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第14期194-201,F0003,共9页
针对单分类器识别的局限性和玉米叶部病害的复杂性,该文提出了一种基于自适应加权的多分类器融合的玉米叶部病害识别方法。首先,对采集的玉米叶部病害图像的病害区域分别提取颜色、颜色共生矩阵和颜色完全局部二值模式3种特征,并相应地... 针对单分类器识别的局限性和玉米叶部病害的复杂性,该文提出了一种基于自适应加权的多分类器融合的玉米叶部病害识别方法。首先,对采集的玉米叶部病害图像的病害区域分别提取颜色、颜色共生矩阵和颜色完全局部二值模式3种特征,并相应地构建3个基于支持向量机的单分类器;然后,利用K近邻和聚类分析的方法计算各单分类器的自适应动态权值;最后,通过线性加权的方式进行融合判决,得到最终的分类结果。利用该方法对7种常见的玉米叶部病害图片进行了试验,平均识别率达94.71%。结果表明,其性能优于目前常见的单一特征或特征组合构建的同类分类器及多分类器融合方法。研究结果为其他农作物病害诊断提供了借鉴和参考。 展开更多
关键词 病害 识别 图像处理 多分类器融合 玉米叶部病害 自适应加权 颜色共生矩阵 支持向量机
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基于垄线平行特征的视觉导航多垄线识别 被引量：48
7
作者 陈娇 姜国权 +1 位作者 杜尚丰 柯杏 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期107-113,共7页
为有效快速地识别农田多条垄线以实现农业机器人视觉导航与定位,提出一种基于机器视觉的田间多垄线识别与定位方法。使用VC++6.0开发了农业机器人视觉导航定位图像处理软件。该方法通过图像预处理获得各垄行所在区域,使用垂直投影法提... 为有效快速地识别农田多条垄线以实现农业机器人视觉导航与定位,提出一种基于机器视觉的田间多垄线识别与定位方法。使用VC++6.0开发了农业机器人视觉导航定位图像处理软件。该方法通过图像预处理获得各垄行所在区域,使用垂直投影法提取出导航定位点。根据摄像机标定原理与透视变换原理,计算出各导航定位点世界坐标。然后结合垄线基本平行的特征,使用改进的基于Hough变换的农田多垄线识别算法,实现多垄线的识别与定位。使用多幅农田图像进行试验并在室内进行了模拟试验。处理一幅320×240的农田图像约耗时219.4ms,室内试验各垄线导航距与导航角的平均误差分别为2.33 mm与0.3°。结果表明,该方法能有效识别与定位农田的多条垄线,同时算法的实时性也能满足要求。 展开更多
关键词 导航 机器人 图像处理 机器视觉 垄线识别 HOUGH变换 摄像机标定
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基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别 被引量：44
8
作者 李震 洪添胜 +1 位作者 曾祥业 郑健宝 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期147-153,I0007,共8页
为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图... 为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图像清晰度,对比采用灰度法和包含2、3、4或5个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,灰度法对8幅图像中红蜘蛛目标识别率平均值为29%,误判率平均值为201%,无法应用于复杂背景图像中的红蜘蛛目标识别。包含5个聚类中心的K-means聚类法对清晰度较高的图像识别率为100%,误判率为0,对清晰度较低的图像识别率为88%,误判率为0;当图像尺寸较小时,包含4个聚类中心的K-means聚类法识别效率与灰度法相当;当图像尺寸较大时,重复计算聚类中心导致识别耗时较长;基于Lab颜色空间的识别算法无法有效识别其他颜色的红蜘蛛,继续研究的方向为引入红蜘蛛形态信息以提高识别准确率和优化聚类中心的选取以降低识别耗时。 展开更多
关键词 聚类算法 识别 图像处理 K-MEANS聚类 目标识别 柑橘 红蜘蛛 机器视觉
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棒材生产在线视觉计数系统研究 被引量：32
9
作者 罗三定 沙莎 +1 位作者 沈德耀 贾维嘉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第4期671-675,共5页
针对轧钢厂棒材生产工艺状况 ,为实现标准化打捆包装要求 ,设计了在线计数控制装置 ,研究了实时视觉图像处理 ,在线棒材识别算法和 k级容错计数技术 ,并应用于含有各种干扰的实际生产过程 。
关键词 图像处理 机器视觉 计数技术 棒材轧制 在线控制
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基于图像特征融合的苹果在线分级方法 被引量：40
10
作者 黄辰 费继友 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期285-291,共7页
苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图... 苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95%,平均分级速率可达到4个/s。研究结果为水果的在线分级提供参考。 展开更多
关键词 图像处理 支持向量机 机器视觉 苹果分级 决策融合 三层Canny 特征分析
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基于机器视觉的全自动灯检机关键技术研究 被引量：36
11
作者 杨福刚 孙同景 宋松林 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期562-566,共5页
设计了一种基于机器视觉技术的全自动智能灯检机,以实现药液中可见异物的在线检测。首先对采集到的各帧图像通过形态学滤波、帧差等预处理抑制大部分背景噪声。然后提取图像中目标的不变特征,通过各目标不变特征间的匹配,实现相邻帧点... 设计了一种基于机器视觉技术的全自动智能灯检机,以实现药液中可见异物的在线检测。首先对采集到的各帧图像通过形态学滤波、帧差等预处理抑制大部分背景噪声。然后提取图像中目标的不变特征,通过各目标不变特征间的匹配,实现相邻帧点迹的关联,得到若干假设的目标运动轨迹。最后根据异物运动轨迹的连续性和平滑特点来确定是否存在可见异物。研制的全自动灯检机样机已经在某药厂的注射液生产线上试验运行。实验表明,该机器的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工。 展开更多
关键词 机器视觉 图像处理 形态学滤波 全自动灯检机
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道路交通标志识别的研究现状及展望 被引量：30
12
作者 朱双东 陆晓峰 《计算机工程与科学》 CSCD 2006年第12期50-52,102,共4页
十几年来,道路交通标志识别的研究工作已经取得了一定成果,但还存在一些不足之处,主要有:识别对象单一,样本数少;处理方法比较单一,智能方法少;偏重于理论的多,面向应用的少;大多数实验对象都是标准图,针对实景图的少;以灰度图为研究对... 十几年来,道路交通标志识别的研究工作已经取得了一定成果,但还存在一些不足之处,主要有:识别对象单一,样本数少;处理方法比较单一,智能方法少;偏重于理论的多,面向应用的少;大多数实验对象都是标准图,针对实景图的少;以灰度图为研究对象的多,针对彩色图的少。机器识别面临的主要难点是:道路交通标志的背景相当复杂,颜色失真极为严重并存在不同程度的几何失真;彩色图像处理的理论和技术尚不成熟。“简化复杂问题、改进传统方法、基于颜色信息、采用智能方法”将是今后的一个重要发展方向。 展开更多
关键词 道路交通标志识别(TSR) 机器识别 图像检测 图像处理 机器视觉
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基于分形维数的垩白米图像检测方法 被引量：31
13
作者 凌云 王一鸣 +1 位作者 孙明 张小超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期92-95,91,共5页
提出了一种基于分形维数的垩白米检测算法,并与基于垩白大小的检测算法进行了试验对比分析。分形维数包含了大米垩白区域的累计和空间分布特征,更能客观反映垩白区域的信息。试验结果表明,该算法的识别正确率为95.1%,可以有效识别垩白米... 提出了一种基于分形维数的垩白米检测算法,并与基于垩白大小的检测算法进行了试验对比分析。分形维数包含了大米垩白区域的累计和空间分布特征,更能客观反映垩白区域的信息。试验结果表明,该算法的识别正确率为95.1%,可以有效识别垩白米,而且识别效果好于基于垩白大小的检测算法。 展开更多
关键词 大米 图像处理 机器视觉 分形维数
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改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法 被引量：33
14
作者 龙洁花 赵春江 +3 位作者 林森 郭文忠 文朝武 张宇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第18期100-108,共9页
基于深度神经网络的果实识别和分割是采摘机器人作业成功的关键步骤,但由于网络参数多、计算量大,导致训练时间长,当模型部署到采摘机器人上则存在运行速度慢,识别精度低等问题。针对这些问题,该研究提出了一种改进Mask R-CNN的温室环... 基于深度神经网络的果实识别和分割是采摘机器人作业成功的关键步骤,但由于网络参数多、计算量大,导致训练时间长,当模型部署到采摘机器人上则存在运行速度慢,识别精度低等问题。针对这些问题,该研究提出了一种改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法,采用跨阶段局部网络(Cross Stage Partial Network,CSPNet)与Mask R-CNN网络中的残差网络(Residual Network,ResNet)进行融合,通过跨阶段拆分与级联策略,减少反向传播过程中重复的特征信息,降低网络计算量的同时提高准确率。在番茄果实测试集上进行试验,结果表明以层数为50的跨阶段局部残差网络(Cross Stage Partial ResNet50,CSP-ResNet50)为主干的改进Mask R-CNN模型对绿熟期、半熟期、成熟期番茄果实分割的平均精度均值为95.45%,F1分数为91.2%,单张图像分割时间为0.658 s。该方法相比金字塔场景解析网络(Pyramid Scene Parsing Network,PSPNet)、DeepLab v3+模型和以ResNet50为主干的Mask R-CNN模型平均精度均值分别提高了16.44、14.95和2.29个百分点,相比以ResNet50为主干的Mask R-CNN模型分割时间减少了1.98%。最后将以CSP-ResNet50为主干的改进Mask R-CNN模型部署到采摘机器人上,在大型玻璃温室中开展不同成熟度番茄果实识别试验,该模型识别正确率达到90%。该研究在温室环境下对不同成熟度番茄果实具有较好的识别性能,可为番茄采摘机器人精准作业提供依据。 展开更多
关键词 图像处理 机器视觉 模型 番茄 成熟度分割 Mask R-CNN 残差网络 跨阶段局部网络
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一种光斑图像中心的亚像素提取方法 被引量：31
15
作者 魏振忠 高明 +1 位作者 张广军 刘震 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期7-12,共6页
针对空间发光点所成光斑图像中心的高精度提取问题,本文提出一种亚像素提取方法。该方法建立了具有高斯能量分布的空间发光点的透视投影光斑图像灰度分布数学模型,证明了空间发光点能量中心的透视投影不变性。通过对光斑图像二阶方向导... 针对空间发光点所成光斑图像中心的高精度提取问题,本文提出一种亚像素提取方法。该方法建立了具有高斯能量分布的空间发光点的透视投影光斑图像灰度分布数学模型,证明了空间发光点能量中心的透视投影不变性。通过对光斑图像二阶方向导数和自相关函数的分析,获得Hessian矩阵并推导出像素级光斑图像中心的判定条件,再将图像灰度分布函数在光斑图像像素级中心的亚像素邻域内泰勒展开,并求取光斑图像灰度分布曲面的局部极大值点作为亚像素级光斑图像的中心点。与现有经典方法的对比仿真实验结果表明,该算法具有更高精度和更好的鲁棒性,可广泛应用于视觉检测的摄像机标定、三维形貌测量等任务中(类)光斑中心的高精度提取。 展开更多
关键词 图像处理 光斑图像中心 机器视觉 透视投影
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一种改进的交通标志图像识别算法 被引量：32
16
作者 徐岩 韦镇余 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第2期118-125,共8页
交通标志识别(TSR)系统是智能交通系统的重要研究方向。道路交通环境复杂、交通标志数据库规模庞大等因素导致在设计TSR系统可行性方案时必须考虑计算复杂度和识别率。提出了一种高效且快速的基于改进主成分分析(PCA)法和极限学习机(ELM... 交通标志识别(TSR)系统是智能交通系统的重要研究方向。道路交通环境复杂、交通标志数据库规模庞大等因素导致在设计TSR系统可行性方案时必须考虑计算复杂度和识别率。提出了一种高效且快速的基于改进主成分分析(PCA)法和极限学习机(ELM)的TSR算法,被称为PCA-HOG。该算法首先提取交通标志数据库中每个交通标志的梯度方向直方图(HOG)特征,利用改进PCA算法对提取出的HOG特征进行降维处理,之后利用降维后的HOG特征进行ELM模型训练,利用经过训练的ELM模型识别测试图片。实验结果表明,基于PCAHOG和ELM模型的交通标志识别算法获得的计算复杂度低,图像识别率可达97.69%。 展开更多
关键词 图像处理 交通标志识别 特征提取 主成分分析降维 极限学习机
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基于机器视觉形状特征参数的祁门红茶等级识别 被引量：32
17
作者 宋彦 谢汉垒 +1 位作者 宁井铭 张正竹 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第23期279-286,共8页
外形是评价茶叶质量的重要指标之一,目前主要依赖人工审评的方法,客观、准确的评价外形指标对茶叶加工、销售有重要的意义。该研究提出了一种基于形状特征直方图结合支持向量机的茶叶等级识别方法。以7个等级的祁门工夫红茶为研究对象,... 外形是评价茶叶质量的重要指标之一,目前主要依赖人工审评的方法,客观、准确的评价外形指标对茶叶加工、销售有重要的意义。该研究提出了一种基于形状特征直方图结合支持向量机的茶叶等级识别方法。以7个等级的祁门工夫红茶为研究对象,构建图像采集系统,标定相机参数,采集各等级的茶叶图像。对图像进行灰度化、二值化处理,提取叶片的6个绝对形状特征:长度、宽度、面积、周长、最小外接矩长、宽,在此基础上计算狭长度,矩形度2个相对形状特征,生成形状特征的直方图。以直方图分布为特征向量,构建了基于BP神经网络,极限学习机(extreme learning machine,ELM),支持向量机(support vector machine,SVM),最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的等级识别模型,并对比了不同模型的识别效果。结果表明,该文构建的图像采集系统测量精度<0.3 mm,能够准确提取形状特征参数;基于形状特征直方图的LS-SVM模型识别效果最好,识别精度为95.71%,测试集决定系数为96.2%,具有算法复杂度低,易于求解的优点。研究结果为实现茶叶的客观、数字化等级鉴定,提供了试验数据和参考方法。 展开更多
关键词 图像处理 模型 神经网络 祁门红茶 外形 等级识别 支持向量机
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基于高光谱成像的苹果虫伤缺陷与果梗/花萼识别方法 被引量：32
18
作者 田有文 程怡 +1 位作者 王小奇 刘思伽 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期325-331,共7页
为了快速、准确、无损检测在果梗/花萼的干扰下苹果虫伤缺陷,该文利用高光谱成像技术,首先选取正常果和虫伤果各80个,提取并分析了苹果表面感兴趣区域(虫伤区域、果梗区域、花萼区域、正常区域)的光谱曲线,结合824 nm波长特征图像的阈... 为了快速、准确、无损检测在果梗/花萼的干扰下苹果虫伤缺陷,该文利用高光谱成像技术,首先选取正常果和虫伤果各80个,提取并分析了苹果表面感兴趣区域(虫伤区域、果梗区域、花萼区域、正常区域)的光谱曲线,结合824 nm波长特征图像的阈值分割和主成分分析,对获得的第一主成分图像提取160×120像素大小的感兴趣区域。然后提取感兴趣区域的能量、熵、惯性矩和相关性4个纹理特征,融合646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征,采用支持向量机对苹果虫伤区域和正常区域、果梗/花萼区域进行识别。试验结果表明:选取160×120像素大小的感兴趣区域图像、采用径向基核函数对正常果、果梗/花萼果与虫伤果的识别效果最好,总体识别率为97.8%。该研究为苹果质量等级在线评判提供理论依据。 展开更多
关键词 无损检测 图像处理 主成分分析 苹果虫伤 果梗/花萼 高光谱成像 支持向量机
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基于图像处理和蚁群优化的形状特征选择与杂草识别 被引量：30
19
作者 李先锋 朱伟兴 +2 位作者 纪滨 刘波 马长华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期178-182,共5页
利用叶片形状特征区分杂草和作物是杂草识别的一个重要方法。为了提高杂草识别的精度和效率,通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片,从单个叶片中提取包括几何特征和矩特征的17个形状特征,用蚁群优化(ACO)算法和支持... 利用叶片形状特征区分杂草和作物是杂草识别的一个重要方法。为了提高杂草识别的精度和效率,通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片,从单个叶片中提取包括几何特征和矩特征的17个形状特征,用蚁群优化(ACO)算法和支持向量机(SVM)分类器进行特征选择和分类识别,选取有利于分类的较优特征并实现特征的优化组合。棉田杂草试验结果表明,该方法能实现分类特征的有效缩减,经优化组合得到的最优特征子集用于杂草识别的准确率达95%以上,识别率高,稳定性好,对识别杂草时如何兼顾准确率和实时性具有参考意义。 展开更多
关键词 图像处理 特征提取 支持向量机 蚁群优化算法
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基于色调的黄粒米检测方法 被引量：26
20
作者 孙明 王一鸣 +1 位作者 凌云 张小超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期78-81,共4页
提出了一种基于色调的黄粒米检测算法。通过对标准米和黄粒米图像色调直方图的分析和研究,提出了以黄色区域的频度均值作为特征参数,区分标准米和黄粒米。研究结果表明,该算法的识别精度大于90%,可以有效地检测黄粒米。
关键词 大米 图像处理 机器视觉
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