基于颜色模型和阈值分割的有遮挡的柑橘果实识别算法

针对柑橘果实被枝叶遮挡,机器识别难度大的问题,提出了基于YCbCr颜色空间模型和OTSU阈值分割技术对有遮挡的柑橘果实进行识别的方法。应用边缘检测法和凸包算法提取有遮挡果实的轮廓特征,选取凸壳上距离最远的两点,作为果实直径的两端点,定位目标果实。结果表明,算法可以准确分割并识别出枝叶遮挡的柑橘果实,果实平均检出率达到90.48%,有效提高了果园自动化采摘的效率。

一种基于图像识别技术的电梯门控方法

针对目前电梯门控制装置的缺陷,提出了一种基于图像识别技术的电梯门控方法,用于在电梯轿厢门区范围内实时检测运动物体.由于门区范围存在动态变化的复杂背景,图像识别易受光线干扰,该方法通过Otsu阈值分割法实现图像二值化处理,采用帧间差分法识别门区间运动物体.提出了统计的双阈值法解决门位置误差带来的问题,并提出了改进的电梯门控方法.实验结果表明:上述方法在电梯门区图像识别过程中取得了良好的效果,为改进的电梯门控方法的实现提供了可靠的保障.

基于视频的运动目标检测与识别

为了对目标进行跟踪和识别,针对固定场景提出一种基于视频的运动目标检测和识别算法。该方法采用改进的混合高斯模型为动态背景更新方法,并结合梯度背景差分方法及Otsu′s阈值分割法提取出运动目标,然后利用目标特征参数建立目标链,通过两条目标链间的目标特征匹配实现运动目标的快速跟踪与行为识别。该方法与传统方法相比具有更好的学习能力,提高了算法的场景适应性,从而有效地提高了运动目标检测的正确率和快速性。实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性和自适应性。

Optimal multilevel thresholding based on molecular kinetic theory optimization algorithm and line intercept histogram

Among all segmentation techniques, Otsu thresholding method is widely used. Line intercept histogram based Otsu thresholding method(LIH Otsu method) can be more resistant to Gaussian noise, highly efficient in computing time, and can be easily extended to multilevel thresholding. But when images contain salt-and-pepper noise, LIH Otsu method performs poorly. An improved LIH Otsu method(ILIH Otsu method) is presented, which can be more resistant to Gaussian noise and salt-and-pepper noise. Moreover, it can be easily extended to multilevel thresholding. In order to improve the efficiency, the optimization algorithm based on the kinetic-molecular theory(KMTOA) is used to determine the optimal thresholds. The experimental results show that ILIH Otsu method has stronger anti-noise ability than two-dimensional Otsu thresholding method(2-D Otsu method), LIH Otsu method, K-means clustering algorithm and fuzzy clustering algorithm.

基于Matlab道路线检测系统的研究

本文主要介绍基于灰度图像道路检测算法设计过程。首先,对预先采集好的道路线图像通过灰度变换转换为灰度图像;其次对图像进行道路直线检测。该设计利用otsu阈值分割+hough变换法、直方图阈值分割+hough变换法和区域生长跟踪法进行直线提取,以此来实现道路线检测。同时利用MATLAB软件进行仿真,通过GUI人机界面,将两种阈值分割+hough变换法与区域生长跟踪法的检测结果进行对比,分别得到实验结果图像,本次实验结果验证了区域生长跟踪法的优越性。