棉田复杂背景下棉花叶片分割方法

【目的】解决棉田复杂背景下棉花叶部病害快速识别问题,为提出一种快速提取棉花植株和分割棉花叶片的方法。【方法】通过棉花植株的RGB颜色特征将植株与土壤进行分离,结合形态学处理技术和彩色分割方法,将植株的茎秆去除,保留棉花叶片部分;分别使用广度搜索分割算法、分水岭分割算法和轮廓搜索分割算法,对棉花叶片图像进行分割提取。【结果】基于广度搜索的分割算法将叶片轮廓搜索出来与原图融合分离出叶片,该算法对于图像结构简单的情况分割效果较好,通过对应的drawContours函数将每个轮廓画出,再与原图定位,将叶片的完整信息也轮廓结合,实现叶片的分离。【结论】基于距离变换的分水岭分割算法存在过分割问题,基于广度搜索分割算法与边缘检测结合对于叶片结构清楚图像分割效果显著,与轮廓搜索算法相比,后者的适用性更广,提取的轮廓层次结构也清楚,分割效果最佳。

基于放牧时空轨迹数据的绵羊采食行走速度测算

研究绵羊的采食行走速度,可为草原放牧管理提供科学依据。将新疆低山丘陵区的主要牲畜军垦细毛羊作为研究对象,通过GPS项圈获取了研究区2016年5月至9月的羊群放牧时空轨迹数据。利用ArcGIS模型构建器对轨迹数据进行分析,计算出绵羊采食行走速度。通过IBMSPSS Statistics 24软件,得到绵羊每月放牧全天时段、上下午时段和9时前、9时后、19时前、19时后时段的采食行走速度范围。采用均值、标准差、极差和众数研究绵羊在这些时段的采食行走速度变化规律。结果表明:(1)绵羊5~9月所有时段的采食行走速度大部分在0.27~0.30km/h之间;(2)全天时段,速度随着放牧月份的推进,羊群采食行走速度表现出先增大后减小的变化规律,离散度同样表现为增大后减小的规律;(3)上下午时段,6~9月上午速度均值大于下午速度均值;(4)在四个时段,5~8月09时后时段速度均值大于其他三个时段速度均值。

方向滤波器组预处理方法在人脸识别中的应用

为了解决在不同受控条件下识别人脸图像存在识别率较低的问题,本文提出使用带方向滤波器组预处理的人脸识别方法。首先,单独使用主成分分析、独立成分分析和线性判别分析3种人脸识别算法对人脸进行识别,然后使用方向滤波器组对人脸先进行预处理,再结合3种算法对人脸进行识别。为了证明所提出方法的普适性,本文使用Yale人脸数据库和FERET人脸数据库2个不同的数据库进行了相同的实验。实验结果表明:本文所提的方法明显改进了识别效率,识别率提高了8.91%-49.99%,其中线性判别分析算法更是获得94.21%的识别率。