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基于遗传模糊神经网络的植物病斑区域图像分割模型（Image Segmentation Model of Plant Lesion Based on Genetic Algorithm and Fuzzy Neural Network）
植物病害 遗传算法 模糊神经网络
2010/12/29
针对植物病斑区域图像边界的模糊性和不确定性因素，利用模糊逻辑的推理规则和神经网络的自适应性，提出全规则的自适应模糊神经网络模型作为植物病叶图像像素归属的决策系统，并利用遗传算法对系统的可调整参数初始值进行全局优化，提高了网络训练速度，避免了传统BP算法的局部最小值。通过对马铃薯早疫病病斑图像分割的实验表明，该模型速度快且稳定，精度高且鲁棒性好，简单易于实现。
农田地块图像包含的目标区域多，不同地物间信息相互影响和干扰明显，农田地块图像的分割提取非常困难。利用基于边界和基于区域两种图像分割方法对高空拍摄的农田地块图像进行处理和实验。实验结果表明，利用微分算子的图像边界分割算法虽然能够有效识别出农田地块的边缘，但是对噪声有放大作用；而利用阈值法的图像区域分割算法可以很好地消除农田地块图像的噪声影响。
基于K均值聚类的绿色苹果识别技术（Segmentation Algorithm for Green Apples Recognition Based on K-means Algorithm）
苹果 机器视觉 图像识别
2009/11/3
针对颜色和背景相近的绿色苹果，提出了一种基于K-均值聚类的苹果图像识别算法。该算法以8×8像素的正方形区域为分割单位。选择颜色差R-B作为颜色特征，选择灰度均值m，标准偏差σ和熵e作为纹理特征，形成特征向量空间。采用间隙统计法确定苹果图像的最佳聚类数。 将特征向量空间和最佳聚类数作为输入，运用本文算法对苹果图像进行聚类和分割。对200幅图像识别实验结果表明，在顺光和逆光情况下，算法均能实现果实与背...
图像分割在成熟茄子目标识别中的应用（Image Segmentation in Object Recognition of Mature Eggplant）
茄子 图像分割 自动阈值 图像识别
2009/11/3
针对在自然光生长条件下采集的茄子图像，采用自动取阈的算法，分别利用图像的灰度信息、基于R、G、B分量线性变换的3个正交彩色特征量和基于HSV彩色空间对图像进行分割。经Matlab仿真对比结果得出：利用Otsu算法对灰度图进行分割，虽然对灰度直方图进行了优化，目标与背景的分割效果较好，但存在局部反光的影响；采用改进的Otsu算法，对彩色特征量(2G-R-B)/4进行分割，可以在一定程度上消除局部反光...
粘连玉米籽粒图像的自动分割方法（Automatic Segmentation of Touching Corn Kernels in Digital Image）
玉米籽粒 粘连 图像处理 自动分割 Bresenham算法
2010/5/5
以玉米籽粒为对象，提出了一种基于公共区域和籽粒轮廓寻找分割点的方法，实现了粘连玉米籽粒图像的自动分割。对于两个相互粘连的籽粒，在对粘连目标进行连续腐蚀—膨胀处理过程中，相互接触籽粒会形成公共区域，将公共区域与任意一个籽粒轮廓进行交集运算后，得到一段不封闭的曲线，曲线段的端点作为分割点，再运用Bresenham画线算法生成分割线，将这两个籽粒分离。对于大量粘连的籽粒，采用同样的方法，以“剥离”方式可...