科研产出
基于I-RELIEF和SVM的畸形马铃薯在线分选
《吉林大学学报(工学版) 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：在提取的RGB图像的R分量图像上提取二值图像和边界图像,计算马铃薯图像的偏心度、矩形度、圆形度以及边界图像的10个傅立叶描述子等共计13个形状特征。其次把样本的形状特征输入到I-RELIEF模块中,求出各个形状特征在分类中的影响程度,即各自权值。然后把带权值的样本形状特征输入到支持向量机算法模块中进行训练,从而得到分类器。最后用分类器实现畸形马铃薯的在线分选。试验结果表明:该方法每秒钟可以检测4个马铃薯,可以满足分选设备的实时性要求,并且畸形马铃薯的识别率高达98.1%。
关键词： 机器视觉 马铃薯分选 傅立叶描述子 在线检测 支持向量机
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基于高光谱成像技术和MNF检测苹果的轻微损伤
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：苹果损伤是一种发生在水果采摘和产后处理阶段的不可避免的主要缺陷。为了快速有效地识别苹果的轻微损伤,以具有代表性的双色红富士苹果为研究对象,提出了一种以高光谱成像和最低噪声分离(MNF)变换的苹果轻微损伤识别检测方法。首先,使用高光谱成像系统获取苹果的可见-近红外波段(400~1 000nm)的图像,对比发现全波段的最低噪声分离变换比主成分分析(PCA)变换可获得更好的识别效果;其次,利用I-RELIEF算法对正常表皮和损伤区域的光谱进行分析得出权值系数图,依据该系数曲线挑选出了5个特征波段(560,660,720,820和960nm);最后,特征波段和最低噪声分离变换开发了损伤苹果的识别检测算法。利用该算法对80个正常苹果和含有不同时间阶段轻微损伤的苹果进行试验,损伤识别总体正确率为97.1%,试验结果表明,利用该方法和选取的特征波段可以快速有效地识别苹果的早期轻微损伤,为利用多光谱成像技术和最低噪声分离变换在线检测苹果轻微损伤奠定了基础。
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基于太赫兹光谱技术的山核桃内部虫害检测初步研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：美洲山核桃是美国最重要的坚果之一,内部虫害是影响山核桃质量的重要因素。为了实现美洲山核桃内部虫害的有效快速、无损检测,初步探索应用太赫兹光谱技术检测山核桃虫害研究。收集山核桃样本并制作核桃仁1,2,3mm均匀厚度的切片,切片大小为2cm×1cm,按照同样的尺寸制作核桃壳和核桃仁中间夹层的切片;利用太赫兹时域光谱设备采集不同切片0~2THz波段的太赫兹吸收光谱,并对比分析了所测切片的光谱特性;采集了活体烟草天蛾切片和干燥的山核桃虫害切片的太赫兹时域光谱,由于活体害虫的较高含水量以及太赫兹光谱对水分等极性分子的强吸收特性,与山核桃切片对比发现,活体虫害呈现非常明显的光谱吸收特性;最后,对整个山核桃样本进行了无损透射试验。研究表明,太赫兹光谱技术在检测山核桃内部虫害方面具有较好的应用潜力,为进一步认识太赫兹光谱性质,掌握样品制备方法、实验测试方法和数据获取及光学参数计算方法,应用太赫兹光谱技术开展山核桃内部虫害快速无损检测提供参考。
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高分辨率遥感影像中冬小麦长势空间异质性特征分析
《农业工程学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：遥感影像可以同时获取地物波谱及空间位置信息,为作物长势的空间变异研究提供新的技术手段,该文利用高空间分辨率遥感影像开展了冬小麦地块内长势空间异质性特征的提取及分析。研究基于小麦挑旗期QuickBird遥感影像,选取不同长势冬小麦地块,计算地块内冬小麦归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的经验半方差函数,采用最小二乘算法进行模型拟合,得到冬小麦地块NDVI最优半方差模型及参数(基台值、变程、块金值)。结果表明,不同冬小麦地块NDVI经验半方差图呈现明显的有基台模式,冬小麦NDVI表现出明显的带状异向性特征。在垂直及平行垄向上,基台值与地块内NDVI纹理值域范围、纹理方差均极显著正相关(P<0.01),且受方向影响不大;变程在垂直垄向上与地块内部作物NDVI均值呈极显著负相关(P<0.01),与变异系数及NDVI小于0.40的像元覆盖度极显著正相关(P<0.01);块金值垂直垄向上与作物NDVI均值、变异系数、小于0.40的像元覆盖度有极显著关系(P<0.01),变程、块金值在平行垄向与各个因子无相关性。该研究为利用遥感影像揭示作物长势的空间变异提供了参考。
关键词： 遥感 作物 长势 半方差函数 基台值 变程 块金值
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病虫害状态下作物叶片表观模拟方法
《农业工程学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了解决农作物病害三维场景难以模拟的问题,该文提出一种病虫害条件下叶片表观的模拟算法。该方法首先利用细胞纹理基函数控制病斑的形状、分布及扩散方式;之后为了模拟病斑在叶片上的堆积效果,采用shell模型进行模拟,并针对病斑的特点,对病斑的颗粒感、高度变化以及周边叶色的变化情况均进行建模。试验结果表明,该方法可以真实地模拟植物叶片在病害状态下的表观,可以容易地与病害知识进行结合,实现基于环境数据驱动的白粉病病情变化过程模拟,为数字农业设计及农业科普培训动画的制作提供有力工具。
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基于分水岭和凸包理论的自然场景下未成熟苹果直径测量方法
《农业工程学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对自然场景下生长期内树上未成熟果实的自动探测与大小计算问题,提出了一种基于改进分水岭和凸包理论的自然场景下未成熟苹果识别与直径计算方法。该方法首先对灰度图像进行形态学重构后进行边缘检测,再利用合并局部极小值点分水岭分割方法从粘连区域中提取目标果实,并结合基于凸包理论的真轮廓提取和圆拟合方法,实现目标果实圆拟合直径的自动测量。计算结果与人工测量结果进行对比试验,结果表明:在不考虑扁平型目标果的情况下,该方法的直径计算均方根误差最小值为1.91 mm,均值为2.27 mm,误差范围在品质评定等级差(5 mm)以内,具有较好的推广应用价值。研究结果为生长期内果实的大小监测提供参考。
关键词： 果实 图像处理 形态学 分水岭 凸包理论 直径测量
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基于块标记的田间叶片损伤区域分割方法
《农业工程学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了在田间开放环境中有效分割叶片损伤区域,该文结合Canny算子良好的边缘提取能力和叶片局部颜色变化相对较小的特征,提出基于块标记的叶片损伤区域分割方法,用于评价叶片损伤程度。使用Android系统手机在晴天大田开放环境中采集木耳菜、西红柿、黄瓜、茄子、桃、彩椒和蛾眉豆7种常见农作物叶片图像,在阴天采集丝瓜、葫芦、甜瓜、茄子和黄瓜5种叶片图像,然后进行分割。该分割算法在晴天和阴天总体的平均正确分类率为97.5%,平均错误分类率为0.3%,并且有较好的目标一致性和边缘清晰度。应用系统对叶片损伤程度的评价结果与手工分割比较,在晴天和阴天采集图像上的平均误差分别为2.340%和1.475%,可较好地应用于晴天和阴天环境。该方法可探索应用于田间植物叶片损伤程度评价。
关键词： 计算机视觉 图像分割 病害控制 块标记 营养元素缺乏
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融合生理因子的植物叶片表观建模
《计算机辅助设计与图形学学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：植物叶片具有复杂的内部结构、生理过程和光学特性,使得在计算机上准确模拟叶片的表观十分困难.为此提出一种基于生理因子的植物叶片表观材质模型.首先考虑单双子叶植物在结构上的差别,利用单N层板和双N层板抽象叶片内部结构;然后基于PROSEPCT模型推导得到叶片材质模型的漫反射和透射项,并采用CookTorrance模型作为高光反射项,形成BRDF+BTDF形式的参数化材质模型;最后采用一种叶色变化算法将模型扩展为时间-空间变化的叶片参数化材质模型.实验结果表明,该模型可以通过控制叶绿素、胡萝卜素和叶片结构参数等生理因子来实时地调整叶片的表观,实现空间变化、时间变化的叶片老化模拟,具有较好的真实感效果和绘制速度,能够满足实时交互的需要.
关键词： 自然现象模拟 叶片表观建模 真实感绘制 叶片散射模型
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