基于全卷积神经网络的绝缘设备紫外图像评估算法研究

针对绝缘子表面沉积污秽容易导致闪络的问题,文中分析了全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)的典型结构和训练方法,提出了基于全卷积神经网络的绝缘子紫外图像污秽度评估方法.该方法首先采用全卷积神经网络进行绝缘子放电紫外图像光斑分割提取,然后将分割的紫外光斑图像作为卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的输入,实现绝缘子污秽度的评估.仿真算例的计算结果表明,FCN-16s模型融合浅层细节特征适中,应用于绝缘子放电紫外图像光斑分割的效果更优;验证了文中所提FCN-CNN算法能够实现绝缘子污秽度的评估,具有更高的准确度,为输变电系统的智能化运维提供了参考.     

基于高斯混合模型的腹主动脉图像分割

为了有效地分割腹主动脉图像,提出了基于适度空间约束的高斯混合模型分割算法.该算法将三维空间邻域信息融入高斯混合模型中,利用最大期望算法(EM)获取腹部血管灰度图像的估计参数,从而分割出血管图像.实验结果表明:所提出的方法不仅能准确地分割腹主动脉的血管分支图像,而且对于图像噪声的抑制有较好的效果.     

基于信息熵的自适应高斯金字塔的 LSD 算法改进

针对 LSD(Line Segment Detector)算法在对图像中连续的边缘进行提取时, 结果中常常呈现线段不连续的问题, 提出一种基于信息熵的自适应高斯金字塔的 LSD 改进算法。 该算法首先通过计算处理后的图像与原图之间的互信息熵, 确定高斯金字塔的层数与层内图像数量, 构建出自适应高斯金字塔; 其次使用改进的大津阈值, 根据图像的梯度峰值将图像分割成不同区域并计算相应梯度阈值, 分离出图像背景; 最后根据梯度角度寻找线段, 并通过赫尔姆霍兹准则验证线段。 仿真结果表明, 该算法解决了 LSD 算法提取线段不连续的问题;与其他流行算法 Hough 变换(Hough Transform)、 PPHT(Progressive Probabilistic Hough Transform)、 LSWMS(Line Segment detection using Weighted Mean Shift)、 LSD、 EDLines 比较, 能提取出更多有意义的线段。     

基于高斯-马尔可夫随机场模型的运动目标自动分割

提出了一种基于高斯 马尔可夫随机场(GMRF:GaussianMarkovRandomField)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用有限高斯混合模型描述视频序列帧差图像的概率分布.在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统相应的能量函数.然后通过Metroplis优化算法求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果.     

基于小波变换的数字全息再现像质量提高方法

数字全息再现像中存在的散斑噪声严重影响了数字全息的应用,通过分析边缘检测方法和小波变换阈值去噪方法的原理,提出了一种基于边缘检测的小波变换散斑噪声去除方法。首先利用高斯-拉普拉斯算法获得边缘图像,进而通过Neyman-Pearson准则获得自适应阈值,并采用改进折中阈值函数对边缘图像和非边缘图像小波系数进行处理,将两者处理后的小波系数相加,并进行反变换得到处理后的图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

基于被动太赫兹波图像的图像分割技术

研究被动太赫兹波图像的图像分割算法. 针对被动太赫兹波图像水平和竖直方向平滑程度不同的特点,提出了一种改进的高斯-拉普拉斯算子,不同于传统高斯-拉普拉斯算子各向同性的特点,改进的算子在水平和垂直方向上对边缘具有不同的检测尺度. 实验表明,利用该算子可以将被动太赫兹波图像中的人和隐匿物品自动分割,能够准确、快速地对可疑的隐匿物品进行定位,使被动太赫兹波成像技术满足实际应用的需求.      

基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法

文章针对合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声影响严重的问题,提出了一种基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法.该梯度计算方法是:通过各向异性相干斑降噪算法对SAR图像进行滤波,利用瞬态系数从该滤波图像中计算梯度,并将梯度图像与分水岭算法相结合进行初始分割;为解决分水岭算法导致的过分割问题,通过构建区域邻接图和区域马尔科...     

基于OTSU分割的云层背景下弱目标检测算法研究

在各种背景的弱目标检测算法研究中,采用了最大类间方差(OTSU)分割的检测算法,对于不同大小的目标提出了两种不同的处理方法.在背景简单的小目标的预处理中利用中值滤波和OTSU相结合的方法;对于背景相对复杂的大目标的检测采用自适应门限、拉普拉斯(Log)滤波和OTSU分割的检测算法,把目标提取出来.自适应门限用于增强图像,使图像的背景灰度变得均匀;Log高通滤波器可以有效地去除背景;OTSU是经典的非参数,无监督自适应阈值选取方法,对图像经过阈值分割后,图像将变成包含少量可能目标点的二值图像.仿真实验表明:该算法能够有效地去除背景天空的强浮云,具有计算量小等优点,能够很好地检测出目标.     

基于图割理论的储粮害虫图像分割

采用机器视觉对储粮进行检测是储粮害虫监测的主要方法之一。储粮害虫图像有效分割是粮虫特征提取和识别分类的基础和依据。为实现粮虫图像的有效分割,采用基于图割理论的图像分割方法。该方法采用高斯混合模型(GMM)表征颜色概率分布,在高斯混合模型参数学习估计过程中通过不断扩大背景样本点修正GMM参数,完成对能量函数的最小化,从而改善了分割效果。实验结果表明,该方法可以清晰地分割出与背景差异较小的粮虫,解决了基于直方图模型的图像分割方法无法从目标和背景相似的图像中将粮虫进行准确提取的问题。     

一种基于高斯算子的指纹图像分割方法

将高斯算子进行了改进,构造的模板作用于指纹灰度图像,结合形态学方法进行图像分割,实现对指纹前景摸板的提取,阈值选取的要求很低,并可有效防止背景区域中的斑点干扰,对质量较差的指纹图像也具有很好的分割效果.实验结果表明,该算法不仅表现出良好的适应能力和抗噪声干扰,还具有该算法简单、鲁棒性强等优点,其性能优于传统的方差方法.     

基于VGG-F动态学习模型的苹果病虫害识别

为了提高自然环境下苹果病虫害的识别准确率和识别效率,提出了具有动态学习特征的VGG-F苹果病虫害识别模型。首先,依据常见的苹果病害和虫害类型构建图像数据集,同时采用Retinex算法对数据集中的含雾图像进行增强处理;然后选择网络层数较少的VGG-F网络模型作为迁移学习对象,并依据数据样本特性对重训练过程进行学习率动态调整,以及基于试验对比选取最佳动量值;最后,利用数据集对三种不同模型进行重训练和识别效果对比测试。数值测试结果表明,相比于原始VGG-F模型和深层模型VGG-19,文中模型将苹果病虫害识别准确率分别提升了5%和0.63%,且该模型的重训练时间最短,从而验证了文中苹果病虫害识别模型的有效性。     

粤北地区引种丰香草莓常见病虫害及防治对策

1998-2001年对韶关引种丰香草莓进行研究,发现大棚栽培的丰香草莓主要有草莓白粉病、草莓灰霉病、草莓炭疽病、草莓叶斑病、草莓黄萎病等真菌病害;以及草莓斑驳病毒、草莓轻型黄边病毒、草莓镶脉病毒、草莓皱缩病毒等病毒病;草莓红蜘蛛、蚜虫、斜纹夜蛾等虫害.经生产实践证明,采用改良土壤结构、高垄栽培、合理轮作、选用无病毒苗及抗病品种栽培、土壤消毒、合理密植、控制氮肥、清洁田园等栽培方法结合生长期药剂防治对草莓常见病虫的抑制有较明显的效果.     

构建基于WebGIS的苹果树病害服务系统

以苹果树种植区为研究对象,利用WebGIS技术,建立为果农提供服务的GIS系统。其中,Oracle数据库管理地理空间数据和苹果树病害相关知识的属性数据,采用三层B/S结构,ESRI公司的ArcIMS作为WebGIS开发平台,利用MVC设计模式进行开发系统。系统为用户提供基本的GIS功能、查询和统计分析等服务,帮助果农科学有效地管理果园。     

排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法研究

近年来,管道内窥摄像检测是常用的排水管道缺陷检测技术,由于大部分管道内部具有一定污水充满度,管道图像往往存在白雾以及光斑等干扰,影响图像缺陷的识别和解译,为此,提出了一种排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法,首先结合管道雾气特征,构建暗通道先验算法去雾,针对去雾后的色偏问题,使用一种多尺度Retinex色偏恢复算法,最后改进二维伽马函数,通过降低镜头污染,实现对图像光斑的压制。实验结果表明,该方法能有效去除排水管道内视频图像中的雾气和光斑的干扰问题,提高排水管道图像的可视度、对比度和清晰度,从而提高排水管道病害解译准确度。     

果树分子育种研究进展

我国是果树产业第一大国,具有丰富的果树品种资源。随着市场需求和自然环境的变化,我国果树产业中出现了一些新问题和新需求亟待解决。深入研究和系统分析我国果树育种现状,并探讨未来发展方向十分必要。转基因技术、分子标记技术等分子育种技术具有周期短、效率高、定向育种精确度高等优点,将其应用于果树育种可以改良果品品质并增强产业竞争力,是现代果树改良育种研究的重要手段。结合我国果树产业现阶段存在的品种单一、品质下降、病虫害危害增加等实际问题,从改善果实色泽、果型、大小、风味、质地、香味、功能物质等果实品质相关性状,以及提高抗干旱、低温、高温等非生物胁迫和抗病虫害等生物胁迫能力出发,综述了现代分子生物学技术在果树育种中的应用进展、不足以及发展建议,认为我国果树分子育种应该以满足不同人群和不同用途需求为基础,培育多样化、个性化的品种;以优质绿色安全为发展方向,培育抗性好、适合省力化栽培的品种;要充分利用果树全基因组丰富的遗传信息资源,在基因组或系统水平上全面分析基因功能,以揭示果树生长发育、环境应答互作分子网络、代谢等分子机制,为果树定向育种奠定基础;同时应综合运用现代生物学等各种先进技术,提升育种效率,逐步缩短培育新品种的周期。     

南京地区竹类病害发生状况及防治对策

为查清南京地区竹类病害发生流行状况,笔者通过野外路线踏查和标准地调查相结合,于2007年5月至2009年3月对该地区主要散、混生竹种系统开展了病害发生种类和危害状况调查,并对竹类病害发生流行的主导因子进行了分析。共调查竹种18属107种(含种下等级),发现竹类病害15种,其中真菌性病害13种、非侵染性病害1种和螨害1种。发生较严重的病害为竹丛枝病(Aciculosporium take)、竹叶枯型丛枝病(Phaeosphaeria bambusae)、刚竹秆褐腐病(Fusarium spp.)、竹叶锈病(Puccinia spp.,Uredo ignava)、竹叶锈褐斑病(Schizotetranychus nanjingensis)等,对竹类生产危害和影响较大。竹类病害的发生流行与竹种、环境条件及经营管理关系密切。在此基础上,提出了在竹类植物栽培过程中要做到适地适竹,科学管理,加强优良竹种选育以及竹类病害研究和检疫等的防治对策。     

沈阳地区京桃主要病虫害的种类及其防治技术的研究

对沈阳地区京桃病虫害种类进行详细调查结果显示：在京桃树木上共发现13种病虫害,其中病害9种,可分为真菌类、细菌类、缺素类3大类,真菌类病害是京桃的主要病原;虫害4种,蚜类、蚧类、天牛类、枯叶蛾类各1种,属于枯叶蛾类的黄褐天幕毛虫危害最重。京桃13种病害的症状和虫害的危害状都有各自典型的特征,易于鉴定和区分京桃病虫害的控制需严格把握以下几点：培育健康苗或栽植壮苗;提高自身的抗病能力;选择土壤条件好的地段、合理控制水分、清除病树并处理;发病后用70％甲基托布津可湿性剂1/1000～1/800倍液防治。     

一种Bayer图像的插值与去噪方法

为了改善彩色图像还原效果,降低硬件设计复杂性,分析了彩色插值对脉冲噪声的影响,以及彩色插值与去噪先后顺序对图像质量造成的影响,提出一种基于5×5窗口的先去噪后插值的彩色图像还原方法。采用阈值检测噪点的中值滤波算法去除Bayer图像的脉冲噪声,后采用基于梯度的插值算法完成彩色插值。仿真结果表明,该方法还原的图像性能指标优于传统方法,可以有效去除脉冲噪声,同时较好的保留图像细节,且算法复杂度不高,实时性好,易于硬件实现。     

激光质量测量的自适应衰减控制技术研究

针对激光光束质量测量的激光光强高精度控制问题, 提出一种自适应衰减调节激光光强度的方法。该方法基于单片机控制算法, 利用PC机反馈的光斑图像灰度差值计算得出激光光强需要衰减的倍数, 并通过衰减轮电机控制两组衰减片组合完成对激光光强度的自适应控制, 实现了成像系统闭环控制激光光斑强度, 从而快速、 准确地得到特定光强度的激光光斑图像。实验结果表明, 该方法与以往衰减控制相比,能准确地得到高精度灰度值激光光斑图像, 激光光束质量单次测量时间为5 s, 系统测量时间为3 min。     

基于三通道注意力网络的番茄叶部病害识别

对番茄病害进行识别,近年来一直是植物病害预防的研究热点。由于受到复杂背景干扰,番茄叶部病害识别准确率不高,针对这一问题,提出一种基于三通道注意力机制网络的番茄叶部病害识别方法。该网络基于ResNeXt50残差网络,将注意力模块嵌入至残差网络的ResNeXt模块中可以并行提取目标的通道特征和空间特征,获取有效的语义信息。训练阶段通过设计双损失函数和数据增强进一步提升分类准确度,并通过迁移学习网络预训练参数的方式提高网络训练效率。实验结果表明,使用双损失函数和数据增强后,基于三通道注意力网络的番茄病害识别算法在测试集上的平均识别准确率达98.4%,相比于传统机器学习方法和其他神经网络方法的准确率更高,检测速度满足实时性,Kappa系数为0.96,满足叶部病害识别的高精度要求。该方法能够有效地对10种番茄叶部病害进行识别,为植物病害识别提供了一种新的思路。