基于半监督离散度的土壤彩色图像阴影检测

【目的】由于光照及土壤心土自然断口凹凸的影响，机器视觉采集终端获取的土壤图像中存在阴影，为避免对后续土种识别造成干扰，研究对土壤图像进行阴影检测的方法。【方法】通过对土壤彩色图像HSI颜色空间阴影与非阴影分析，发现阴影与非阴影分别在色调（H）和亮度（I）分量具有一定的分离特性；首先，为了增大分离特性用于土壤图像阴影检测，将H转换为H″，并利用H″和I引入拉伸因子构建具有显著双峰和分离特性的m测度，用于阴影检测；然后，利用m测度直方图双峰特性粗略估计阴影检测阈值，并根据粗略估计的阴影检测阈值及2个主峰点，对部分数据做阴影与非阴影标定，分析获取阴影与非阴影区域监督信息；最后，构建待检测数据子集和定义它与阴影和非阴影监督信息的离散度，逐步对未标定数据进行半监督聚类，完成土壤彩色图像阴影检测。【结果】本文算法分割土壤图像非阴影和阴影标准差分别为0.063,0.058，检测的土壤图像非阴影和阴影标准差非常接近且数值较小，说明算法是有效的，和已有文献中的算法相比本文检测的土壤图像非阴影和阴影标准差更低，精度更高；同时，本文算法平均时间花销分别为0.355 s，相比已有文献的结果，本文阴影检测时间花销更少。【结论】提出的基于半监督离散度聚类算法提升了土壤彩色图像阴影检测效率，算法有效。     

非对称广义高斯亮度迁移与局部信息融合的土壤图像增强

【目的】为减小土壤图像成像环境条件差异对机器视觉识别土种精度的影响,提出对野外自然环境下采集的土壤图像可控光照增强。【方法】首先,用非对称广义高斯曲线拟合土壤图像V分量直方图,并在拟合曲线中引入目标迁移量,完成图像亮度迁移,实现土壤图像全局亮度可控增强;然后,利用全局和局部信息估计图像在局部区域上的光照权重,引入目标亮度,根据权重确定局部增量,并将局部增量叠加到原始V分量,实现基于局部增量的土壤图像亮度增强;再利用sigmoid曲线,将非对称广义高斯曲线亮度迁移获得全局亮度增强结果与基于局部增量的亮度增强结果融合,获得土壤图像的亮度可控增强。最后,根据色比不变性原理,分别对原始土壤图像R、G、B分量进行颜色校正。【结果】仿真实验表明:土壤图像从低亮度向高亮度迁移时,增强图像与目标图像在V分量上各对应像素的亮度差异均值为10.5267,与目标图像亮度均值差异为0.2451;从高亮度向低亮度迁移时,各对应像素的亮度差异均值为10.7430,与目标图像亮度均值差异为0.2721;本文所提算法在亮度控制上较其他算法具有更高的精度;主观质量评价表明,以原图亮度为基准,[-30,30]为土壤图像有...     

改进SLIC的紫色土彩色图像分割

【目的】从野外采集的紫色土机器视觉彩色图像往往具有复杂背景,需要研究从中分割提取紫色土区域图像,为紫色土视觉图像识别打下基础。【方法】首先,引入闵可夫斯基距离重新定义 SLIC 算法的颜色空间距离,实现 SLIC 算法改进,利用改进 SLIC算法实现对紫色土彩色图像的超像素初分割;然后,重构基于a 分量的度量anew拉伸紫色土与背景差异,利用重构anew定义超像素之间的相似度,并根据类间方差最大准则建立优化模型,优化超像素之间相似度的合并阈值,根据阈值从初分割图像中心超像素开始由内而外合并紫色土超像素;最后,提出填充算法来填充紫色土区域内部空洞,获得最终分割提取的紫色土区域图像。【结果】仿真实验图像结果显示:提出的算法从具有复杂背景的野外采集的紫色土机器视觉彩色图像中,分割提取紫色土区域图像是有效的;对有不同阴影覆盖的视觉图像样本的分割提取也具有有效性;仿真实验定量分析的数据结果显示:提出的算法相对于用来对比的阈值分割算法、聚类分割算法、已有的改进 SLIC算法在杰卡德系数评价指标上有一定程度的提高。【结论】提出的算法对从紫色土机器视觉彩色图像中完整分割提取紫色土区域图像,能实现自适应分割,算法是有效的。     

基于Sigmoid曲线拟合的亮度可控土壤图像增强

图像在相同条件下表征土壤特征会提高土壤图像识别土种的精度。对自然环境下机器视觉采集的土壤图像亮度可控增强,将不同光照条件采集的土壤图像转换为近似于该土壤在某些特定光照条件下采集的具有一定亮度的真实土壤图像,能消除或减弱光照对后续土壤图像土种识别的影响。因此,应用Sigmoid曲线对土壤图像亮度(Y)分量的累积概率密度(cumulative distribution function, cdf)曲线拟合;然后,构建目标亮度逼近优化模型,迁移拟合的Sigmoid曲线逼近目标亮度;再依据像素的邻域信息对相同亮度的像素排序、迁移,实现土壤图像的亮度可控增强;最后,利用高斯卷积核提取色调(U)、饱和度(V)分量的低频分量,并基于色比不变性原理与原始土壤图像的邻域信息对增强土壤图像的U、V分量高低频分别增强,完成颜色校正,并融合增强亮度分量,获得增强的彩色土壤图像。实验结果表明,提出算法对完全重合的亮度不同成对真实土壤图像做有目标增强实验,增强后的土壤图像与真实目标土壤图像对应像素Y、U、V分量差的标准差均值分别为14.313 7、1.323 2、2.110 5,峰值信噪比均值为29.820 9;...     

一种紫色土图像的分割与提取方法

【目的】研究紫色土的图像分割与提取，为将来实现机器视觉识别紫色土打下基础。【方法】利用在RGB颜色空间的像素值分布特点，计算多变量条件概率，通过建立优化模型提取颜色特征值的边界，结合分段函数构建分割测度；然后，使用构建的分割测度建立基于密度峰值思想的优化模型，按照两次迭代差异最小化原则，优化局部分割阈值，从多个局部分割阈值中利用类内方差最小化模型获得优化的分割阈值，实现紫色土的图像分割；最后，以像素四邻域连通标记递归算法标记包含空洞的紫色土区域图像的连通区域以消除分割结果中的背景离散区域。同理，标记背景连通区域以填充紫色土区域图像空洞实现图像中紫色土区域的提取。【结果】计算综合评价指标F1、调整的兰德系数ARI和归一化互信息NMI来评价分割提取的结果。试验表明，提出的方法平均分割准确率达96.01%,97.16%和82.02%；与对比方法比较，提出的算法可以更加准确完整地分割与提取紫色土区域图像，最终实现紫色土图像土壤区域的完整分割。【结论】提出的算法是有效的。     

基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法

针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。     

结合合成实例与adaboostENN密度峰值自训练算法

【目的】针对基于密度峰值聚类的自训练算法中错误标记样本会造成分类正确率降低，以及当已标记样本分散时密度峰值聚类算法结果易受到截断距离影响的问题，提出了结合合成实例与adaboostENN的密度峰值自训练算法。【方法】首先，用合成实例方法增加已标记样本的数量并提升空间分布的可靠性；其次，通过密度峰值聚类算法揭示数据空间结构，从而选择有代表性的无标记样本进行标记预测；最后，用集成噪声滤波器来更准确地检测出被错误标记的样本并将它删除。【结果】通过12个UCI数据集上的实验验证了所提出算法的有效性。【结论】提出的算法不仅能有效地解决无标记样本被错误标记的问题，而且使得密度峰值聚类算法不易受到截断距离的影响。     

基于幂律变换的MSRCR矿井图像增强算法

针对复杂矿井图像亮度不均的问题,提出基于幂律变换的MSRCR图像增强方法(Plt-MSRCR)。首先,对图像进行自适应直方图均衡化处理,将RGB空间转换为HSV空间,利用自适应最大类间方差(OTSU)将V分量分割为高低灰度等级分量V_H和V_L;其次,对V_L进行自适应CLAHE处理来拉伸灰度等级,对V_H进行阈值分割,得到高低亮度分量V_HH和V_HL;再次利用Plt-MSRCR算法完成V_HL分量的灰度拉伸和亮度抑制,得到调整后的V_HLnew;最后,将所有V分量进行融合,对S分量进行伽马校正,融合重组成RGB图像。实验结果表明,该算法能够有效解决矿井下光照过低、光照较低和光照不均对图像的影响,对暗区域亮度增强的同时保证了增强亮度的均匀性和图像的清晰度。相较于其他同类算法,该算法在信息熵、平均梯度和标准差方面效果和性能更好。     

基于全局亮度自适应均衡化的海上图像带色彩恢复的多尺度Retinex算法

针对海上图像利用多尺度图像增强算法（MSRCR）不能有效地去除雾以及存在颜色纠偏过度问题,提出了一种基于全局亮度自适应均衡化的海上图像改进MSRCR算法。该算法首先计算海上雾天图像的取反图;其次对原图像和取反后图像进行MSRCR运算;然后利用全局亮度自适应直方图均衡化处理,并将处理后的亮度与经MSRCR处理后的反射分量进行低频信号线性叠加;最后计算叠加后图像的均值和标准差,并采用自适应拉伸图像灰度值,实现图像色彩对比度的提升。实验证明该算法处理后的图像,前景突出,细节清晰,色彩丰富,对于海上图像除雾,具有一定的意义。     

一种改进的直方图均衡化图像去雾算法

针对直方图均衡图像去雾方法存在噪声被放大和图像失真较严重的问题,提出了一种基于直方图均衡化的自适应图像去雾算法.该算法首先将图像变换到HIS颜色空间,将图像分为k×k个子图像,然后对每个子图像在确保色调H分量不变的基础上,对饱和度S分量和亮度分量I分别做自适应直方图均衡处理.处理后的图像不但从视觉上看出对比度有了很大的改善,边缘细节保持较好,而且几种图像质量评估方法的计算结果也表明,改进后的算法比用直方图均衡化去雾后的图像质量从对比度、均方误差、信息熵、峰值信噪比以及协方差都有明显的提高.实验用了250组图像,得出的结果是PSNR提高18%以上,均方误差降低15%以上.