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| 1 | 无人机航拍林业虫害图像分割复合梯度分水岭算法显示文摘针对林业信息监测方式实时性差、监测范围有限等问题,为更加实时、准确地对林业虫害信息进行监测并计算监测样地中虫害区域比例,该文在搭建面向林区虫害监测的多旋翼无人飞行器航拍监测系统基础上,提出了一种基于复合梯度分水岭算法的图像分割方法。该方法引入全局直方图均衡化消除了图像暗纹理的影响,并采用形态学混合开闭重构滤波完成了图像样本的去噪处理。计算灰度图像各像素点的复合梯度实现了非相关区域(道路及裸地)的提取,最终利用分水岭算法实现了监测图像虫害区域的分割提取。利用该文所提算法对8幅虫害侵蚀程度不同的监测图像进行分割,并与传统分水岭算法、K-means聚类算法进行对比试验。试验结果表明,该文算法虫害区域提取的平均相对误差率分别降低6.56%、3.17%,平均相对极限测量精度分别改善7.19%、2.41%,能够相对准确地将虫害区域从监测图像中分割出来,可为后续林业虫害监测与防护提供参考。 | 张军国 冯文钊 胡春鹤 骆有庆 | 2017 | 农业工程学报2017，33，14： | 35 |
| 2 | 基于CUDA的并行K-means聚类图像分割算法优化显示文摘为提高K-means聚类算法的运算速度,基于CUDA架构提出一种分块、并行的K-means算法,并采用'合并访问'、'多级规约求和'、'负载均衡'和'指令优化'等策略优化并行算法。实验结果表明,并行K-means算法的分割效果与串行K-means算法相同,但运行速度得到了极大的提高,加速比最高达到560,很好地解决了农业工程实际中由于分割算法带来的瓶颈问题,能够极大地提高农业劳动生产率。 | 霍迎秋 秦仁波 邢彩燕 陈曦 方勇 | 2014 | 农业机械学报2014，45，11： | 28 |
| 3 | 基于HSV空间颜色直方图的油菜叶片缺素诊断显示文摘为实现快速而准确的油菜缺素诊断,根据不同缺素导致叶片颜色的变化,提出一种基于HSV颜色空间的非均匀直方图量化和组合多个支撑向量机分类器的智能化油菜缺素分析与诊断方法。采用霍格兰配方配制营养液,并使用山崎配方无土栽培技术,模拟正常、缺氮、缺磷、缺钾、缺硼5类营养状况下的油菜生长条件,栽培了一批甘蓝型双低油菜新品种阳光2009,采集幼苗期5类油菜叶片图像建立缺素数据库。首先使用主动轮廓模型分割油菜叶片区域,然后提取分割后的油菜叶片区域的HSV颜色直方图特征,并采用非均匀量化表征不同缺素油菜叶片图像的颜色差异,最后利用一对多方案训练多个支持向量机(support vector machine,SVM)分类器实现不同缺素油菜叶片图像的分类识别。缺素分类试验结果表明,该方法能较准确地判别常见油菜的缺素类型,对5种缺素的总体识别率达到93%,为数字化和智能化的油菜营养分析与诊断提供了一条有效途径。 | 张凯兵 章爱群 李春生 | 2016 | 农业工程学报2016，32，19： | 27 |
| 4 | 复杂背景下甜瓜果实分割算法显示文摘为解决复杂背景下甜瓜果实与背景图像分割的问题,该文提出了一种融合颜色特征和纹理特征的图像分割算法。首先,把采集到的甜瓜果实图像从RGB色彩空间分别转换到CIELAB和HSV色彩空间,应用a*b*分量建立角度模型,根据甜瓜果实的颜色特点选取阈值并对图像作二值化处理;为降低光照分布不均匀对图像分割的影响,采用HSV空间的HS颜色分量对果实图像进行阈值分割。在以上2种色彩空间分割的基础上,融合角度模型分割和HS阈值分割的结果,得到基于颜色特征的分割结果。然后,再按照图像的纹理特征对图像进行分割处理,融合按照颜色特征和纹理特征的分割结果。最后,为解决分割结果中的分割误差和边缘毛刺问题,以颜色特征分割的果实区域为限定条件,对按照融合特征分割的果实区域进行约束性区域生长,得到最终的图像分割结果。为了对该文提出算法的分割效果进行检验,采用超绿阈值分割算法和归一化差异指数算法(NDI)对试验图像进行分割,3种算法的平均检出率分别为83.24%、43.12%、99.09%。对比3种分割算法的检出率和误检率,可以看出,该文提出的算法试验结果明显优于超绿阈值分割算法和归一化差异指数(NDI)分割算法。 | 王玉德 张学志 | 2014 | 农业工程学报2014，30，2： | 21 |
| 5 | 高分辨率遥感影像耕地分层提取方法显示文摘随着城市化建设进程的加快,城郊耕地经常会被开发为建设用地,甚至还会遭受非法占用的危险,这极大威胁了中国粮食安全。该文针对高分辨率遥感影像城郊耕地特点,提出了一种多尺度分层的耕地提取方法。首先,基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)约束改进传统Harris角点检测方法得到建筑区概率密度图,并利用最大类间方差(Otsu algorithm,Otsu)分割去除复杂建筑区;然后,利用尺度选择工具(estimation of scale parameter,ESP)分析耕地占主导影像的多尺度分割结果,得到耕地较佳分割尺度并在该尺度下分割整幅影像;进而,利用形状、光谱信息初步检测出耕地对象,选择非建筑区的耕地与建筑区的非耕地样本,训练支持向量机模型并对不确定地物进行分类;最后,依据空间关系进一步判断图像对象,得到城郊耕地最终提取结果。试验结果表明,该方法能较高精度地从城郊区域的复杂背景中提取出不同类型、不同光谱的耕地目标。 | 陈杰 陈铁桥 刘慧敏 梅小明 邵权斌 邓敏 | 2015 | 农业工程学报2015，31，3： | 20 |
| 6 | 复杂背景下小麦叶部病害图像分割方法研究显示文摘针对复杂背景下小麦叶部病害图像分割问题,以小麦条锈病、叶锈病为研究对象,提出一种结合K-means聚类、Otsu阈值法等多种方法的分割策略。主要分三个步骤将小麦病斑图像分割出来:首先,利用背景与叶片a*b*分量的差异性,采用K-means聚类分割方法,去除泥土、杂草、阴影等背景,分割出小麦植株图像;其次,利用Otsu动态阈值法进行二值化处理,并结合数学形态学运算及面积阈值法分割出带有病斑的主要小麦病害叶片图像;最后,采用K-means算法对小麦病害叶片图像进行聚类运算,最终分割出小麦病斑图像。利用该方法进行分割实验,分割准确率达到95%以上,分割效果理想,为小麦叶部病害图像分割提供了参考,也为后续的小麦病害识别和诊断提供了基础。 | 张武 黄帅 汪京京 刘连忠 | 2015 | 计算机工程与科学2015，37，7： | 20 |
| 7 | 椪柑果实病虫害的傅里叶频谱重分形图像识别显示文摘为探讨植物病虫害互不交叉、重叠的数字典型特征值来进行病虫害计算机识别,研究了椪柑病虫害为害状图像傅里叶变换幅度谱的多重分形特征。首先,用改进型分水岭算法检测病虫害为害状边缘,并对其进行区域合并,形成病虫害为害状边界。其次,对病虫害果进行二维离散傅里叶变换,依据病虫害为害状边界进行图像标记,提取标记区域内的傅里叶变换幅度谱图。最后,对傅里叶变换幅度谱图进行多重分形分析及多重分形谱的二次拟合,将拟合抛物线段的高度、宽度和质心坐标作为病虫害特征值,并以此为输入变量,建立BP神经网络椪柑病虫害识别模型来进行病虫害识别,椪柑蓟马、花潜金龟子、吸果夜蛾、侧多食跗线螨、椪柑炭疽病5类病虫害30组测试样本中吸果夜蛾识别正确率最高96.67%,侧多食跗线螨识别正确率最低86.67%,平均正确识别率为92.67%。试验结果表明:傅里叶变换幅度谱图的多重分形谱高度、宽度和质心坐标较精确地刻画了病虫害为害状这类复杂生物体的特征,该方法可进行椪柑病虫害自动识别,并可推广到其他植物的病虫害机器识别中。 | 温芝元 曹乐平 | 2013 | 农业工程学报2013，29，23： | 19 |
| 8 | 基于全卷积网络的葡萄病害叶片分割显示文摘[目的]本文旨在解决不同光照和复杂背景下葡萄病害叶片图像的自动分割。[方法]使用了一种全卷积网络(FCN)的葡萄病害叶片图像的自动分割算法。该算法在结构上将传统的卷积神经网络(CNN)后3个全连接层换成3个卷积层。通过多层的卷积,对输入葡萄叶片图像的特征进行提取;通过池化层,对特征信息进行筛选,缩减特征尺寸,以达到减少网络参数的目的。再通过反卷积对特征上采样,从高维、小尺寸特征恢复到图像原始尺寸,对具有原始尺寸的特征进行逐像素分类,确定原图像中每个像素位置的标签是背景还是前景。因只经过上采样处理后的分割图像会较粗糙,故通过跳跃结构将较为粗糙的原图进行局部信息与整体信息的整合,达到对分割结果进行精细化处理的目的。[结果]本算法对葡萄病害叶片有较好的分割效果,单叶片和复杂多叶片图像的马修斯相互系数(MCC)分别为0.821和0.747,MCC平均值较对比算法提高了6.5%。[结论]本算法能够较精确地分割自然条件下成像的葡萄病害叶片图像,为后续在叶片精准分割病害区域和提取病害特征创造了良好的条件。 | 赵兵 冯全 | 2018 | 南京农业大学学报2018，41，4： | 16 |
| 9 | 基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法显示文摘针对小麦病斑分割不准确、噪声大以及病斑边缘不清晰等问题,结合传统的作物病斑分割方法,提出一种基于改进的模糊边缘检测的图像阈值分割算法。图像预处理方面,在分析了传统模糊边缘检测缺点的同时对算法作了两个方面的改进,使用梯度倒数加权平均滤波方法去除小麦病斑噪声,然后对多层次模糊算法进行数值分层改进,增强病斑边缘信息;最后对传统的阈值分割方法进行了算法改进,采用一种改进的最大类间方差比阈值分割方法,在增强图像边缘的基础上进行阈值分割,改进阈值选取方法,在模糊增强后的小麦病斑图像上进行阈值分割提取出小麦病斑形状特征。对在大田环境下获取的小麦病害图像进行边缘增强和阈值分割试验,与传统固定阈值分割算法试验对比得出,基于改进的模糊边缘增强与阈值分割相结合的改进算法正确分割率达98.76%,相比传统固定阈值分割算法提高了8.35个百分点,漏检比增加了1.29个百分点,噪声比为1.86%,相比减少了8.36个百分点,在运算时间上减少了0.331 s,不仅突出病斑边缘信息,而且分割效率高、噪声小,可为图像分割方法的研究提供了可参考依据。 | 刁智华 刁春迎 袁万宾 毋媛媛 | 2018 | 农业工程学报2018，34，10： | 14 |
| 10 | 植物表型监测技术研究进展及发展对策显示文摘高效的植物表型监测技术作为现代化农业的一个重要研究方向,是育种、品种选择、基因组学和表型组学研究的一个先决条件。随着图像采集、网络传输技术、图像处理等技术的发展,植物表型监测技术的实际研究与应用日益得到重视。为了从整体上梳理植物表型监测技术的研究成果和存在问题,有效地推动植物表型监测技术发展和农业现代化进程,本研究介绍了植物表型监测技术的国内外研究进展,同时归纳了现阶段比较先进的植物表型平台产品,分析了其技术组成(主要是成像模块和图像分析模块),并且列举了植物表型监测中不同用途的图像分析方法。在此基础上阐述了植物表型监测技术目前存在的问题及相应对策,最后从3个方面作了前景展望。 | 高宇 高军萍 李寒 郑文刚 张婉明 | 2017 | 江苏农业科学2017，45，11： | 12 |
| 11 | 精准施药机器人关键技术研究进展显示文摘精准施药机器人是在及时获取作物病害信息的基础上,对病害部位进行准确的定量衡量,并根据其差异性采取变量施药,实现按需施药。精准施药机器人关键技术包括有针对性的作物病害识别技术、精准施药技术及自主行走技术,自主行走是基础,病害检测和精准施药是核心。根据目前的研究进展,综合阐述了精准施药机器人的技术分类及应用,总结了现有技术的局限性及重点需要解决的问题,并提出了未来精准施药机器人的发展方向。 | 刁智华 刁春迎 魏玉泉 毋媛媛 钱晓亮 刘玉翠 | 2017 | 农机化研究2017，39，11： | 11 |
| 12 | 室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法显示文摘针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题,提出一种基于绿色作物G-R颜色特征,结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法,解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题.实验结果表明,该方法不仅对作物、土壤和光照变化不敏感,且可以消除图像阴影部分的影响,与颜色索引方法 EXG-Otsu和RGB算法(G>R,G>B)相比,该方法分割效果更理想. | 王雪 尹来武 郭鑫鑫 | 2018 | 吉林大学学报(理学版)2018，56，5： | 10 |
| 13 | 基于融合多特征图切割的作物病害图像自动分割显示文摘为提高黄瓜叶部病害图像的分割性能,该文提出一种基于融合多特征图切割的病害图像自动分割方法。首先采用一种新的阈值化方法对原始病害图像的红色分量进行二值化处理;然后融合纹理、灰度、距离3个特征构建能量函数的边界项,描述像素间的相似性;再利用分割区域像素与区域边界像素的红色分量差值自动建立能量函数的区域项,反映像素归属于背景和目标的程度;最后运用最大流算法求解能量函数得到分割结果。将该方法应用于黄瓜3种病害(靶斑病、霜霉病和白粉病)叶部图像分割中,并与OTSU算法及半自动图切割算法的分割结果进行比较。试验结果表明,该方法的平均错分率为1.81%,低于其他2种算法,平均分割速度约为2.34 s并无大幅增加。该研究可为黄瓜病害的自动识别和诊断提供技术参考。 | 吴娜 李淼 陈晟 袁媛 曾新华 陈雷 孙熊伟 卞程飞 | 2014 | 农业工程学报2014，30，17： | 9 |
| 14 | 基于边缘检测的棉花杂质图像分割方法比较与分析显示文摘为了探讨边缘检测在棉花杂质图像分割和识别领域的可行性,采用边缘检测算法中的Sobel算子、LoG算子、Canny算子对淡黄染一级棉花图像进行研究,在分割实验中对各算子数据进行了比较与分析。实验结果表明,与其他算子相比,Canny算子更容易获取连续性的图像边缘,分割效果优,尤其适用于棉花杂质图像的分割。 | 刘军民 夏彬 桑小田 秦建锋 | 2014 | 中国棉花2014，41，12： | 8 |
| 15 | 施药机器人对行施药系统的设计与试验显示文摘【目的】设计一种能在作物行间自主导航的施药机器人,实现移动机器人在温室中自动行走并均匀施药。【方法】针对导航路径识别受光线变化影响较大的问题,在Kinect摄像机获取的彩色图像中选取了HIS空间,并对K-means算法的聚类中心和聚类数目的选取进行了优化,随后采用改进的K-means算法对与光照信息无关的H、S分量联合分割,获得完整道路信息,并采用Candy算子检测边缘及改进的Hough变化方法拟合导航路径。采用模糊控制方法通过实时调整转角和转向,对车体行走偏移进行矫正。同时,为满足不同农作物的施药需求,在喷药系统上选用了自整定模糊PID控制算法。【结果】该系统可有效适应不同光照条件,提取作物行中心线平均耗时12.36 ms,导航偏差不超过5 cm,植株叶片正面的上、中、下层覆盖率分别为63.26%、50.89%和75.82%,单位面积(1 cm^2)雾滴数平均为55、42和78个。【结论】本系统可以满足温室移动机器人自主施药防治病虫害的需求。 | 白如月 汪小旵 鲁伟 李成光 Morice O.ODHIAMBO | 2018 | 华南农业大学学报2018，39，5： | 7 |
| 16 | 杀虫剂防治水稻褐飞虱的有效利用率分析显示文摘通过综合分析杀虫剂对水稻褐飞虱的毒力测定结果、褐飞虱田间防治指标、杀虫剂田间推荐剂量及杀虫剂经稻田叶面喷施后在田间的分布等文献资料,发现杀虫剂防治褐飞虱的田间推荐剂量的有效利用率不足0.1%。理论上,通过室内毒力测定可获得杀虫剂杀死褐飞虱种群90%个体的致死剂量(LD90,单位:μg/头),用稻田中褐飞虱的发生量乘以LD90值即为杀死90%田间虫量的杀虫剂有效用量;而实际上杀虫剂的田间推荐剂量却是其有效用量的千倍以上。分析出现这种现象的原因可能有:1)在褐飞虱为害的水稻孕穗期和扬花期,采用手动喷雾器进行叶面喷雾时,杀虫剂在水稻上的沉积率为34.25%~46.10%,但其中82%以上分布在水稻冠层以上部位,分布在水稻基部茎秆部位的不足2%,只占杀虫剂使用量的0.5%左右;2)褐飞虱获取致死剂量的杀虫剂后死亡,但杀虫剂和褐飞虱在田间的分布极不均匀,当最低剂量的杀虫剂和最多虫量的褐飞虱出现在同一株水稻上时,该剂量必须能够控制褐飞虱的为害,那么对于有更多杀虫剂和更少褐飞虱的植株而言,就必然造成杀虫剂的浪费,从而降低其有效利用率;3)约有50%以上的杀虫剂洒落在稻田水中,经田水稀释后的质量浓度远远低于杀死褐飞虱种群10%个体的致死浓度(LC10值,单位:mg/L),不能有效杀死褐飞虱。作者认为,通过人工智能,将杀虫剂直接喷洒在褐飞虱发生为害的部位,并根据虫量进行变量施药,必将大幅提高杀虫剂防治水稻褐飞虱的有效利用率。 | 顾中言 徐广春 徐德进 | 2018 | 农药学学报2018，20，6： | 7 |
| 17 | 基于GA-BP神经网络和特征向量优化组合的黄瓜叶片病斑识别显示文摘针对家庭种植水培黄瓜中用户难以准确识别病害的问题,设计了一种基于图像处理的黄瓜叶片病斑识别系统。应用自适应小波对原始图像进行降噪处理,在HSV空间通过阈值分割结合形态学操作获得理想的黄瓜叶片图像,并通过自适应阈值分离病斑,提取病斑形态学、颜色和纹理原始特征参数。利用GA-BP神经网络定义原始特征参数对分类结果的灵敏度,递归剔除灵敏度较低的若干特征,降低特征参数的维数。根据优化后的特征参数组合,利用支持向量机对黄瓜炭疽病和白粉病进行识别。实验结果表明,本方法对黄瓜炭疽病和白粉病的综合分类正确率在96%以上。设计的方法有效提高了黄瓜病害的识别率,并为其他作物病害的智能识别提供了借鉴。 | 李颀 赵洁 杨柳 王俊 高一星 | 2019 | 浙江农业学报2019，31，3： | 7 |
| 18 | 基于机器视觉的荞麦剥壳性能参数在线检测方法显示文摘针对荞麦剥壳时不能随原料种类变化而适时调整砂盘间隙和转速的问题,提出一种基于机器视觉的荞麦剥壳性能参数在线检测方法,为荞麦剥壳机自适应最优控制提供数据反馈。采集快速滑落的荞麦剥出物图像,使用带二阶拉普拉斯修正项的边缘自适应插值算法对图像插值重建;对重建的浅蓝色背景荞麦剥出物图像N(B-R)灰度变换之后进行背景分割;生成距离骨架图像并对其邻域极大值滤波提取种子点,使用分水岭算法对种子点标记后的距离图像进行粘连分割;采用交互式方法标注已粘连分割的荞麦籽粒,然后使用已标注的荞麦籽粒训练BP神经网络。在线试验中,处理和识别一幅包含897个籽粒的1 824像素×1 368像素图像耗时4.79 s。未剥壳荞麦、整米和碎米的正确识别率分别为99.7%、97.2%和92.6%。结果表明,本文在线检测方法得到的出米率能够反映荞麦剥壳机组的剥壳性能,可为荞麦剥壳加工的自适应最优控制和智能化提供有效基础数据。 | 吕少中 杜文亮 陈震 陈伟 苏日嘎拉图 | 2019 | 农业机械学报2019，50，10： | 6 |
| 19 | 基于G-R分量与K-means的马铃薯病虫害图像分割显示文摘针对复杂背景下马铃薯病虫害图像色彩复杂多样的问题,提出了一种基于G-R分量与K-means的图像分割方法。该方法首先提取G-R分量灰度化图像,然后对图像进行中值滤波和形态学变换操作以去除部分背景,最后将处理过后的图像转换到L*a*b*色彩空间并提取ab分量进行K-means聚类分割。本文利用该方法将暗头豆芫菁及芫菁、马铃薯重花叶病毒病及马铃薯黄痿病病斑从原彩色图像中准确提取了出来。该方法能够较为准确、完整地将目标病虫害从彩色图像中提取出来,在马铃薯病虫害治理方面有较好的应用价值。 | 乔雪 潘新 王欣宇 彭晶晶 赵烜赫 | 2021 | 内蒙古农业大学学报(自然科学版)2021，42，3： | 6 |
| 20 | 基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法显示文摘【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割;然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的;在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓;最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5. 62%,假阳性率为4. 49%,假阴性率为4. 33%,均优于常用的OTSU分割算法(41. 40%、26. 73%、10. 99%)、K-means聚类算法(49. 97%、35. 02%、11. 92%)和基于C-V模型水平集法(28. 43%、20. 53%、13. 38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。 | 杨婷婷 管昉立 徐爱俊 | 2018 | 南京林业大学学报(自然科学版)2018，42，6： | 6 |
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