植物叶片失真图像校正方法的研究

为解决作物叶面积的准确、高效测量问题,以大豆叶片为例,应用计算机视觉技术对大豆叶面积测量中校正图像的问题进行了研究,提出了基于投影模型校正法.实验验证结果表明,该方法利用较少的特征点对就能很好地校正叶片图像,解决了非线性校正问题,并且图像信息量损失小.     

基于数字图像处理的植物叶片面积测量方法研究

本文提出了一种基于数字图像处理的植物叶片面积测量方案.运用图像增强和图像分割方法对含有参照物的植物叶片照片进行图像处理,利用边缘检测得到植物叶片图像的边界信息以及像素比较法计算叶片的面积.结果表明,此方法具有较高的效率和实用性.     

基于激光标定的热工缺陷面积测量方法

针对建筑外墙热工区域缺陷面积的测量难题,提出了一种利用激光标定和热成像技术探测热工区域,从而进行图片处理计算面积的方法。该方法使用红外热像仪器采集目标图像,并由Matlab设计相关算法,首先将目标图像转换成YCbCr色彩模型,然后进行灰度处理,二值化目标图像,最后利用激光标定对目标的面积进行计算。为了验证其有效性,通过实体工程的运用,证明该方法具有方便快捷、准确度高的优点。     

电活性聚合物在外电场作用下的面积测量方法研究

分析了现有电活性聚合物在外电场作用下变形面积测量方法的缺点,利用数码相机采集电活性聚合物变形后的图像,从而获得数字图像。将数字图像加载到程序中,进行图像预处理、阈值分割、滤波处理等一系列连续操作获取感兴趣区域。最后提取感兴趣区域轮廓,利用格林公式对感兴趣区域的进行边界积分,获得了以像素点描述的电活性聚合物面积值。与其他测量方法相比该方法能方便、快捷、准确地获取电活性聚合物的面积,经过实验分析在测量精度上也获得了较好的效果。     

基于鱼目摄像和地面激光雷达的真实叶面积指数计算

为了准确获得冠层的真实叶面积指数(LAIa),本文提出了一种基于鱼目摄像和地面激光雷达获取半球图像的计算方法.对鱼目摄像机拍摄的图片借助地理学上纬度线的概念来表征不同高度叶子的天顶角,通过统计学方法获取叶倾角,分析半球图像获取孔隙率.根据Beer-Lambert定律即可计算有效叶面积指数(LAIe);真实叶面积指数的获取则通过冠层的丛生系数来解决.激光扫描仪获取的冠层点云数据则经一定比例缩放在一个球的上表面,再通过球极平面投影和Lambert方位角等面积投影将上球面图像投射到平面上,以获取类似半球图像.     

基于图像处理技术的植物叶片相关参数测量研究

叶面积是一些作物栽培中常用的指标,也是农作物的产量和品质的评价指标。本文研究了利用机器视觉技术,使用普通相机和参考物结合图像处理技术对植物叶片参数进行测量,并将该方法测定的结果与传统的网格法进行了比较,结果表明它们测定的结果比较接近。统计图像中目标像素点总数利用数学关系即可求出叶片相关参数。     

回转曲面上特定区域面积的图像检测方法

利用透视投影与平行投影的概念，对由于曲面引起的各点物距不同造成的图像变形进行了校正，说明了曲面展开的计算方法，讨论了图像拼接的相关问题。在此基础上，将坐标测量和图像检测技术相结合，通过区域分割拼接的方法提高回转表面上特定区域面积检测的精确度。结果表明，利用本文的方法可以高效地自动检测回转表面上特定区域的面积。     

人工神经网络在图像测速技术中的应用

为了准确、快速地进行图像测速,介绍了一种前向三层自组织竞争人工神经网络,并将其应用于图像测速技术的粒子轨迹测速中。人工神经网络在图像测速技术中的应用才刚刚起步,该方法利用神经网络智能与快速的特点完成粒子的匹配,从而获得流场的速度。与以往的算法相比,神经网络方法具有检测准确和速度快的优点,但对图像质量要求较高。在恒定流流动表面流速的测量和Ｏｓｓｅｎ涡的模拟中分别使用了神经网络方法,获得了良好的测量结果,并证明了该方法在图像测速技术中的应用潜力。     

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。     

三种金线莲叶面积回归方程的建立

以三种金线莲的成熟叶片为材料,分别测量叶面积,叶长和叶宽。运用Excel软件对测量值进行统计处理,运用SPSS19.0统计软件对测量数据进行回归分析,建立了估算金线莲叶面积的一元、二元和三元回归方程。该研究结果为金线莲叶面积的快速、准确的测定提供了一个科学有效的方法,在金线莲科学研究和生产实践中有较好的应用价值。     

基于图像的植物叶面积计算方法的研究

以大豆叶片为例,介绍了一种基于象素点的计算叶面积的新方法,该方法采用delphi 编程识别像素点颜色,进而求出叶片包含的像素点数及其面积值.通过理论分析及对比,可以证明,利用像素点计数的方法来求区域面积,不仅简单,而且也是对原始模拟区域面积的无偏和一致的最好估计.     

热红外多角度遥感和反演混合像元组分温度

在研究了混合像元热辐射方向性规律的基础上,以连续植被冠层为例,提出了利用热红外多角度遥感数据,直接反演混合像元组分温度的方法。与多通道数据相比,多角度信息间的相关性要低得多,它主要取决于植被冠层的叶倾角分布函数(LAD)。因此更容易达到反演精度小于1K的目的。     

Background Subtraction and Frame Difference Based Moving Obiect Detection for Real-Time Surveillance

A new real-time algorithm is proposed in this paper for detecting moving object in color image sequences taken from stationary cameras. This algorithm combines a temporal difference with an adaptive background subtraction where the combination is novel. When changes occur, the background is automatically adapted to suit the new conditions. For the background model, a new model is proposed with each frame decomposed into regions and the model is based not only upon single pixel but also on the characteristic of a region. The hybrid presentation includes a model for single pixel information and a model for the pixel's neighboring area information.This new model of background can both improve the accuracy of segmentation due to that spatial information is taken into account and saliently speed up the processing procedure because portion of neighboring pixel can be selected into modeling. The algorithm was successfully used in a video surveillance system and the experiment result shows it can obtain a clearer foreground than the single frame difference or background subtraction method.     

Near Infrared Star Centroid Detection by Area Analysis of Multi-Scale Super Pixel Saliency Fusion Map

The centroid location of a near infrared star always deviates from the real center due to the effects of surrounding radiation. To determine a more accurate center of a near infrared star, this paper proposes a method to detect the star's saliency area and calculate the star's centroid via the pixels only in this area, which can greatly decrease the effect of the radiation. During saliency area detection, we calculated the boundary connectivity and gray similarity of every pixel to estimate how likely it was to be a background pixel. Aiming to simplify and speed up the calculation process, we divided the near infrared starry sky image into super pixel maps at multi-scale by Simple Linear Iterative Clustering(SLIC). Second, we detected the saliency map for every super pixel map of the image. Finally, we fused the saliency maps according to a weighted coefficient that is determined by the least square method. For the images used in our experiment, we set the multi-scale super pixel numbers to 100, 150,and 200. The results show that our method can obtain an offset variance of less than 0.27 for the center coordinates compared to the labelled centers.     

基于边缘和像素类型标记的立体匹配算法

提出一种基于边缘图像特征和像素类型标记的立体匹配算法,利用边缘信息及视差在边缘和非边缘区域的分布特征,指导有效初始视差在扫描线方向的传递。并且根据标记值对部分不可靠的像素点进行反向赋值和边缘内中值滤波处理,达到视差精化目的。实验证明这种方法对于整体视差范围不太大的远距离图像,能够获得较为精确的稠密视差图。     

不输入边界参数的通用剖面线子程序设计

本文根据计算机对显示器的象素识别功能,提出一种新的区域识别方法——几何模型象素识别法。该方法将几何模型分为向上做区和向下做区,并将区域边界分为8种基本边界类型,进而细分为14种边界状态,给出了相应的几何模型及判定条件。用这种方法编写的剖面线子程序,不需要输入边界参数、建立区域边界的数学模型,只要求输入区域内任意一点的坐标、剖面线方向及间隔参数即可绘制整个封闭区域的剖面线。     

单像素人体轮廓提取方法研究

在步态识别中,常用轮廓信息来描述人体运动的细节,而单像素人体轮廓是决定步态识别精度的一个关键环节。提出了一种单像素人体轮廓提取方法。首先,使用灰度图像背景差法获取人体区域图像;然后利用数学形态学的方法对人体区域图像进行修复处理;最后,利用边缘像素邻域信息提取单像素的人体轮廓。仿真实验结果表明,提出的方法能够有效地提取不同步态图像的单像素人体轮廓。     

基于极线校正的相移结构光三维测量

被动式方法对表面无明显特征的物体难以获取稠密的三维重建点,无法进行精确而快速的测量.针对这一问题,采用双目立体视觉测量系统,结合主动式方法的相位移动结构光法对每个图像像素点进行处理,获取三维物体表面稠密的数据,实现真正的全场测量.双目系统经过极线校正,对应点的极线处在同一水平线上,匹配时不用逐点计算每个像素点的极线,大大减少匹配时间.实验结果表明此方法能快速获得复杂表面物体的稠密测量.     

阈值与纹理相结合的云识别方法

为了利用大气向下红外辐射进行云的地基红外遥感,分析了晴空辐射阈值的确定方法以及有云天空和晴空的LBP谱,进一步提出了阈值与纹理相结合的云识别方法.辐射阈值法可以逐像元地进行云识别,但一旦阈值确定不准,会导致云识别误差较大;有云与晴空的LBP谱有明显差异,可以利用晴空相似度周值进行云识别,但由于计算LBP谱需要在较大区域...