新疆农业中三维点云技术应用

随着科技的不断发展,新型技术在农业领域中的应用已经成为一个新的研究焦点。特别是在新疆这样的辽阔地区,高科技如三维点云技术的引入,为农业发展提供了前所未有的可能性。本文主要研究新疆农业中三维点云技术的应用现状、面临的挑战以及潜在机遇。概述了三维点云技术的基本原理、数据收集和处理方法,并探讨了其在新疆农业中的应用,如作物生长监测与分析,资源与环境评估,农业机械导航和精准作业等。分析了新疆地区在采用三维点云技术过程中所遇到的技术和实际应用挑战,包括数据收集和处理速度,数据精度与稳定性,投资成本,技术推广与培训,以及与现有农业管理系统的整合等问题。探讨了新疆地区在农业应用中三维点云技术的发展机遇,如政策支持,行业需求与市场潜力,以及创新和国际合作。总结来说,三维点云技术在新疆农业中具有巨大发展潜力,应积极利用政策和技术优势,推动新疆农业现代化进程。

基于全局划分与局部划分的自适应活动轮廓模型

为了分割边界模糊图像,文章提出基于划分函数的自适应活动轮廓(Adaptive active contour model based on global division and local division,DGDL)模型.通过建立一个局部划分能量项,将其与全局划分能量项进行线性组合,并基于迭代次数建立一个自适应函数自动选取全局与局部能量,得到基于全局划分与局部划分的活动轮廓模型.利用人工合成图像与真实图像作为分割对象进行实验,结果表明,DGDL模型对初始轮廓鲁棒,迭代次数较少且耗时短,还能分割边界模糊和灰度不均图像,并具有良好的分割性能.

基于余弦拟合和变指数的p-Laplace正则化的活动轮廓模型

利用余弦拟合能量作为传统活动轮廓模型的数据拟合能量项,并结合变指数的p-Laplace方程,提出了一种新的基于区域的活动轮廓图像分割模型.该模型可以分割复杂图像,变指数的p-Laplace函数可以有效的处理有复杂拓扑变换的图像和准确的提取目标边界.试验结果表明,该模型能够快速准确地分割复杂图像,并且对噪声有一定的鲁棒性和对轮廓的初始位置不敏感.

基于划分函数的图像拟合能量驱动的活动轮廓

为了分割灰度不均和边界模糊图像,提出了基于全局划分与局部划分的图像拟合(Division-based image fitting,DIF)活动轮廓模型。分别建立了基于划分的局部拟合和全局拟合约束项,利用权重参数将二者线性组合得到DIF模型,对活动轮廓特征的提取有一定的应用意义。DIF模型中的全局拟合约束项用于捕捉图像中目标的整体轮廓,局部拟合约束项用于捕捉图像灰度的局部变化,可较好地处理图像中灰度不均和边界模糊区域的目标边界,权重系数用于调整局部与全局能量的比重。实验结果表明,DIF模型能较好地分割灰度不均和边界模糊的图像,另外该分割方法的JS(Javascript)系数较高。