中央高校基本科研业务费专项资金(QN2011031)
- 作品数：10 被引量：141H指数：7
- 相关作者：宋怀波何东健潘景朋张传栋李军更多>>
- 相关机构：西北农林科技大学济宁学院柳州职业技术学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法被引量：23
- 2014年
- 为了提高阴影影响下的苹果目标提取精度,该文提出了一种基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法。该方法将含阴影图像作为一个模糊矩阵,利用所设计的隶属函数进行图像去模糊化处理,达到图像增强的目的,进而削弱苹果表面阴影对目标分割的影响。为了验证算法的有效性,采用基于灰度阈值和基于颜色聚类2种算法对去除阴影前后的目标图像进行分割,并选用分割误差、假阳性率、假阴性率和重叠系数4项指标进行了分析比较,试验结果表明,去除阴影之后,2种分割算法所提取的苹果目标区域较去除阴影之前有了较大的提高,2种分割算法的平均分割误差分别为3.08%和3.46%,比去除阴影之前降低了20.53%和25.92%,假阳性率、假阴性率分别降低了29.79%、29.98%和21.25%、29.83%,重叠系数分别提高30.96%和24.55%。与灰度变换法去除阴影后分割的效果比较表明,该方法的平均分割误差降低了29.23%,假阳性率、假阴性率分别降低了30.97%和20.40%,重叠系数提高了26.60%;与直方图均衡化法的比较表明,分割误差降低了25.59%,假阳性率、假阴性率分别降低了22.74%和27.56%,而重叠系数提高了27.43%。这一系列数据表明,基于模糊集理论的阴影去除方法具有较好的阴影去除效果。经过去除阴影后,可以获得更高的目标分割性能,目标提取精度显著提高,表明将模糊集方法应用于苹果目标的阴影去除可以有效地提高苹果目标区域的提取精度。
- 宋怀波张卫园张欣欣邹睿智
- 关键词：图像处理图像分割模糊集苹果
- 植物叶片本征维数估计与分类方法研究——基于改进PCA
- 2014年
- 针对现有PCA方法在大数据降维过程中数据处理速度过慢这一问题,设计并实现了一种基于曲线拟合技术的方差贡献率函数拟合方法,并将其应用于植物叶片的本征维数估计之中。为了提高本征维数估计的精度,提出了一种"粗略估计本征维数区间+精确判断"相结合的本征维数估计方法。为了验证算法的有效性,利用5类植物叶片共计150个样本进行了识别测试。试验结果表明,文中方法可以得到与PCA方法相近的分类效果,但识别时间要远小于PCA方法,表明将该方法应用于高维数据集的本征维数估计是有效的、可行的。
- 王斌宋怀波徐越
- 关键词：植物叶片方差贡献率
- 基于高斯自适应拟合的苹果目标分割方法研究被引量：4
- 2015年
- 苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。
- 张润浩李军任静宋怀波
- 关键词：苹果高斯分布图像分割
- Contourlet变换为农产品图像去噪的有效方法被引量：16
- 2012年
- 农产品图像去噪是农业图像处理中最基本、最重要的工作之一。现有小波去噪方法存在各向同性的缺陷,从而限制了其去噪的效果。针对这一问题,提出了一种基于Contourlet变换的农产品图像去噪算法,该方法充分利用了Contourlet变换具有的多分辨率、各向异性和稀疏性的优点。算法首先对含噪农产品图像进行塔形方向滤波器组(pyramidal directional filter bank,PDFB)分解,然后通过多尺度萎缩阈值进行高频子带去噪,保留信号系数并抑制噪声系数,最后通过Contourlet反变换得到去噪后的图像,实现农产品图像的去噪。为了验证Contourlet变换的去噪效果,分别采用小波去噪、中值滤波、均值滤波、高斯滤波和维纳滤波对常见农产品图像进行了对比试验。试验结果表明,基于Contourlet变换的图像去噪方法应用于农产品图像去噪具有信噪比高、视觉效果好等优点,将Contourlet变换用于农产品图像去噪是有效的、可行的。
- 宋怀波何东健韩韬
- 关键词：农产品CONTOURLET变换PSNR
- 不同光照条件下农作物图像Contourlet域融合方法被引量：10
- 2014年
- 为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。
- 宋怀波何东健龚柳明
- 关键词：农作物图像处理图像融合CONTOURLET变换
- 基于凸壳理论的遮挡苹果目标识别与定位方法被引量：32
- 2012年
- 为实现受果树枝叶遮挡、果实间相互遮挡的果实目标识别,该文提出了一种基于凸壳理论的遮挡苹果目标识别方法。该方法首先将图像由RGB颜色空间转换至L*a*b*颜色空间,并利用K-means聚类算法将图像分为树叶、枝条和果实3个类别,然后利用形态学方法对果实目标进行处理,得到目标边缘并进行轮廓跟踪,接着利用目标边缘的凸壳提取连续光滑的轮廓曲线,最后估计该光滑曲线段的圆心及半径参数,实现遮挡果实的定位。为了验证该算法的有效性,利用Hough圆拟合算法进行了对比试验,试验结果表明,该方法的平均定位误差为4.28%,低于Hough圆拟合方法的平均定位误差16.3%,该方法显著提高了目标定位的精度,能够有效识别遮挡苹果。
- 宋怀波何东健潘景朋
- 关键词：果实图像识别K-MEANS聚类
- 基于凸壳的重叠苹果目标分割与重建算法被引量：42
- 2013年
- 重叠苹果目标的分割与定位是影响苹果采摘机器人采摘效率的关键因素之一。为了实现重叠苹果目标的分割与重建,在利用K-means聚类分割算法的基础上,该文提出一种基于凸壳的重叠苹果目标分割方法。通过计算目标凸包与目标相减后的凹区域,将重叠苹果轮廓上的凹点检测转换为凹区域上的凸点检测问题,降低了凹点检测的复杂度。利用相关分割准则实现了凹点匹配并进行目标分割,对分割得到的非完整目标利用Spline插值技术进行目标重建。为了验证算法的有效性,分别利用仿真目标与自然场景下的重叠苹果目标进行了测试,利用该方法得到的苹果目标平均定位误差为14.15%,平均目标重合度为85.08%,表明基于凸壳技术的重叠苹果目标分割方法具有较好的分割性能,将该方法应用于重叠目标分割与重建是有效可行的。
- 宋怀波张传栋潘景朋阴煦庄伊斌
- 关键词：图像分割图像重建凸壳凹点
- 基于SVM的小麦叶部病害识别方法研究被引量：20
- 2014年
- 为了准确识别小麦叶部常见病害,为小麦病情诊断和发展状况判断提供科学依据,设计并实现了一种基于SVM(Support Vector Machine)的小麦叶部常见病害识别方法。该方法可以实现对小麦白粉病、条锈病和叶锈病的准确识别。首先,基于中值滤波法和K均值聚类算法,实现了图像的去噪及病斑分割;然后,提取了病斑区域形状特征和纹理特征;最后,利用SVM算法对小麦叶部病害进行了分类识别。随机试验结果表明,利用所提取的特征可以有效地实现小麦叶部常见病害的识别,基于形状特征的综合识别率可达99.33%;利用SVM算法进行小麦病害叶片识别是有效的、可行的。该方法对于农作物病害智能识别的推广具有较好的借鉴意义。
- 余秀丽徐超王丹丹张卫园屈卫锋宋怀波
- 关键词：小麦叶片特征提取支持向量机
- 基于机器视觉的复杂背景QR二维码有效分割方法研究被引量：1
- 2016年
- QR二维码品质溯源的标识,在制造业中具有广泛的应用。提出了基于视觉注意机制GBVS和Itti模型的QR二维码分割方法,可以有效消除复杂背景对QR二维码高效识别的影响。实验表明,GBVS和Itti模型最终获得最小分割误差分别为0.93%和1.04%,最高重合度分别为97.78%和96.79%,平均重合度分别为87.14%和86.60%,相差仅为0.54%;该试验结果表明GBVS和Itti模型均能从复杂背景中有效分割出QR二维码,克服复杂背景的影响,有利于稳定快速识别QR二维码,同时验证了将视觉注意机制模型应用于复杂背景下的QR二维码分割的有效性、可行性。
- 张传栋吴倩孙飒爽屈卫锋宋怀波
- 关键词：图像分割
- 基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法被引量：7
- 2015年
- 利用近红外光谱技术进行苹果霉心病的无损检测是目前的主流方法,其光谱与霉心病的病变程度密切相关。为了实现苹果霉心病病变程度的精确测量,设计并实现了一种基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法。首先,基于Otsu算法,利用果实区域与背景反差较大的特点,实现果实、病变与背景区域的分割,并对分割图像进行区域填充等预处理操作;然后,针对分割后包含病变的苹果图像,运用Otsu算法进行二次分割,分别提取腐烂病斑区域与整个苹果区域的面积;最后,计算出病变区域的比例,得到其病变程度。为了验证算法的有效性,利用多幅图像进行了测试,并与利用Photoshop手工选取的实际病斑面积进行了对比。试验结果表明,利用该方法得到的腐烂程度误检率为8.87%,可以有效地实现苹果霉心病病变程度的测量。
- 王富春李军张润浩任静宋怀波
- 关键词：苹果霉心病病变程度计算机视觉
