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软件工程 2021年第11期24卷 19-23页

作者：李镇锋陈晓荣陈梦华卢德运陈运豪上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

在机动车登记证识别过程中,由于机动车登记证图像是无规则的彩色背景,传统的图像分割算法难以得到较好的分割效果,为了提高识别的准确度,提出了基于图像熵和傅里叶变换的复杂背景分割方法。首先,使用形态学腐蚀运算分割出图像中的直线,... 详细信息

在机动车登记证识别过程中,由于机动车登记证图像是无规则的彩色背景,传统的图像分割算法难以得到较好的分割效果,为了提高识别的准确度,提出了基于图像熵和傅里叶变换的复杂背景分割方法。首先,使用形态学腐蚀运算分割出图像中的直线,再利用直线从整体图像中提取出局部图像。其次,计算每幅局部图像的图像熵,若该局部图像的熵小于阈值T,使用Otsu(最大类间方差)分割算法对其进行分割;若该局部图像的熵大于阈值T,则先通过傅里叶变换在频率域滤波后再使用Otsu算法对其进行分割。实验结果表明,该算法对机动车登记证图像能够有效进行分割,进而从复杂背景中提取出不含噪声的字符信息。

关键词：复杂背景分割图像熵傅里叶变换 Otsu分割

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Otsu和形态学相结合的人参叶斑图像分割系统

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吉林农业大学学报 2024年第4期46卷 688-696页

作者：刘媛媛孙嘉慧王跃勇于海业吉林农业大学信息技术学院长春130118 吉林农业大学工程技术学院长春130118 吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130025

针对现场采集的人参图像中背景复杂、不能实时诊断人参叶斑病害严重程度的问题,提出Otsu和形态学相结合的人参叶斑图像分割系统。通过HSV空间模型和Otsu算法,对图像中叶面周围复杂背景的特征进行分割,得到初步分割复杂背景的结果,采用... 详细信息

针对现场采集的人参图像中背景复杂、不能实时诊断人参叶斑病害严重程度的问题,提出Otsu和形态学相结合的人参叶斑图像分割系统。通过HSV空间模型和Otsu算法,对图像中叶面周围复杂背景的特征进行分割,得到初步分割复杂背景的结果,采用形态学算法,实现复杂背景的精细分割,提取人参叶面目标图像,根据颜色特征信息,将健康绿色叶面与病斑进行分割,实现病斑图像提取,依据分割结果,计算健康叶面、病斑部分的比例,对比预置值,进行人参叶斑病害严重程度分析。结果表明:该方法的病斑覆盖率结果与实际测量值相比误差背景判定准确率平均结果分别为91.99%和91.53%。样本图像处理最高耗时10.27 s,满足人参现场监测诊断叶斑病害严重程度的要求,也可为其他作物叶斑分割和叶斑病害严重程度诊断提供参考。

关键词：人工智能图像分割系统 Otsu 人参叶斑复杂背景分割

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光照突变环境下基于高斯混合模型和梯度信息的视频分割

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中国图象图形学报 2007年第11期12卷 2068-2072页

作者：原春锋王传旭张祥光刘云青岛科技大学信息学院青岛266042

基于高斯混合模型和帧间梯度信息提出了一种新的运动目标分割算法。首先,在利用亮度信息对背景建立自适应高斯混合模型的基础上,进行前景的粗分割;其次,由于视频信号的亮度和色彩分量随光照突变有较大的改变,导致大片背景的高斯模型产... 详细信息

基于高斯混合模型和帧间梯度信息提出了一种新的运动目标分割算法。首先,在利用亮度信息对背景建立自适应高斯混合模型的基础上,进行前景的粗分割;其次,由于视频信号的亮度和色彩分量随光照突变有较大的改变,导致大片背景的高斯模型产生错误匹配,误判为前景,为了提高高斯模型分割算法的鲁棒性,结合结构梯度互相关函数对分割结果进一步校正,能适应剧烈的光照变化;最后,利用数学形态学进行后处理,消除影子和孤立的噪声点。通过不同场景的运动分割实验结果表明,该算法在复杂背景和剧烈光照变化条件下具有较强的鲁棒性和较高的分割精度。

关键词：复杂背景分割高斯混合模型结构梯度互相关函数光照突变

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基于图像处理的水培黄瓜叶片病斑识别系统设计

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作者：赵洁陕西科技大学

学位级别：硕士

随着城镇化的发展,水培蔬菜逐渐成为绿色生活的一部分。目前对于水培黄瓜病害的识别,仍然停留在结合已有经验的人工目测和对比的阶段,这种方法客观性差、效率低,且大部分种植者并不一定具备种植经验,无法准确、及时识别病害并做出相应... 详细信息

随着城镇化的发展,水培蔬菜逐渐成为绿色生活的一部分。目前对于水培黄瓜病害的识别,仍然停留在结合已有经验的人工目测和对比的阶段,这种方法客观性差、效率低,且大部分种植者并不一定具备种植经验,无法准确、及时识别病害并做出相应救治措施。目前基于图像处理的黄瓜叶片病斑识别系统主要为实验室研究,在复杂环境下适用性差,病斑特征参数组合选取困难,识别率无法保证。本文针对阳台蔬菜机种植水培黄瓜设计了一种叶片病斑识别系统,利用图像处理技术对复杂背景下采集的黄瓜叶片病斑图像进行预处理,优化特征参数组合,提高病斑识别正确率。参考病斑识别结果及病害程度,在传统营养液浓度基础上控制营养液浓度,增强黄瓜的自然抗性来抵御病害侵袭。本文主要工作将从以下4个方面进行:（1）系统总体方案设计。系统总体方案设计包括病斑识别模块方案设计、营养液浓度控制模块方案设计和用户管理平台搭建。针对家庭种植水培黄瓜,设计图像采集方案采集病害黄瓜叶片图像,并根据图像特点设计病斑识别方案;结合阳台蔬菜机架构,明确传感器和执行器型号;参考图像识别结果设计营养液浓度控制方案;同时搭建用户管理平台方便用户操作、管理。（2）基于灵敏度优化特征组合的黄瓜叶片病斑图像识别算法设计与仿真。以黄瓜炭疽病和白粉病为研究对象,首先通过噪声分析利用自适应阈值小波去除光线不足带来的高斯白噪声;利用超绿特征通过Otsu自阈值分割法结合形态学操作完成复杂背景与病叶分割,并通过颜色阈值去除绿色叶片,得到用于识别的病斑图像。其次提取病斑形状特征、颜色特征和纹理特征共48个原始特征参数;针对特征参数组合选取工作量大、无法保证分类正确率的问题,采用GA-BP神经网络定义病斑特征灵敏度函数优化特征参数组合,提高搜索效率、降低组合特征维度,得到8维最优特征参数组合;考虑病斑识别多为小样本分类,最终采用SVM分类器对病斑图像进行分类识别。在MATLAB 2016b的平台上验证算法可行性,结果表明:优化后的特征参数组合分类正确率优于原始特征参数组合。并基于OpenCV采用C++语言实现黄瓜叶片病斑识别算法。（3）基于图像识别结果的营养液浓度控制系统设计与仿真。分析营养液浓度与检测值EC和PH值关系;参考病斑识别结果,采用模糊推理系统求解当前病害状况下水培黄瓜营养液EC、PH值的改变量,与该种植天数内传统水培黄瓜营养液浓度设定值之和作为适宜当前病害黄瓜的EC、PH值,通过PI控制完成营养液浓度智能控制。建立仿真模型,并通过实验验证营养液浓度控制方案可行性。（4）用户管理平台搭建。设计人机交互界面,进行用户信息和水培黄瓜种植信息管理,以及病斑识别结果和营养液浓度的监测;开发数据库,对用户信息、水培黄瓜病斑信息、识别结果和营养液浓度信息进行存储,追溯黄瓜生命周期。实验和仿真结果表明,本文所设计的病斑识别系统能够将复杂背景下采集的黄瓜叶片病斑图像分割出来,对黄瓜炭疽病和白粉病综合分类正确率达到96%,相比于特征参数组合未优化前提高了4%;参考图像识别结果微调病害黄瓜营养液浓度,实验结果表明系统运行稳定,对黄瓜病害状况有抑制或缓解作用。本系统也可以应用于其它农作物的病害识别,为复杂环境下的植物病害识别提供了参考,同时为大规模农作物的病害识别提供技术支持,对作物病害自动化诊断的实现有推动作用。

关键词：黄瓜叶片病斑复杂背景分割特征参数组合优化 SVM分类营养液浓度控制

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基于高斯混合模型和帧间梯度信息的运动目标视频分割算法

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青岛科技大学学报（自然科学版） 2010年第4期31卷 418-421,427页

作者：李磊青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

视频序列的运动分割是运动分析和运动跟踪的基础,本研究基于高斯混合模型和帧间梯度信息提出了一种新的运动目标分割算法。在利用亮度信息对背景建立自适应高斯混合模型的基础上,进行前景的粗分割;针对由于视频信号的亮度和色彩分量随... 详细信息

视频序列的运动分割是运动分析和运动跟踪的基础,本研究基于高斯混合模型和帧间梯度信息提出了一种新的运动目标分割算法。在利用亮度信息对背景建立自适应高斯混合模型的基础上,进行前景的粗分割;针对由于视频信号的亮度和色彩分量随光照突变有较大的改变,导致大片背景的高斯模型产生错误匹配,误判为前景的问题,为了提高高斯模型分割算法的鲁棒性,结合结构梯度互相关函数对分割结果进一步校正,使之能适应剧烈的光照变化;最后,利用数学形态学进行后处理,消除影子和孤立的噪声点。通过不同场景的运动分割实验,表明该算法在复杂背景和剧烈光照变化条件下具有较强的鲁棒性和较高的分割精度。

关键词：高斯混合模型复杂背景分割结构梯度互相关函数光照突变

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