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基于计算机视觉的大豆与玉米种子计数方法研究目录一、内容概述 (2)1. 研究背景 (3)2. 研究意义 (4)3. 国内外研究现状综述 (4)4. 研究内容与方法 (6)二、计算机视觉基础理论 (7)1. 计算机视觉概述 (8)2. 视觉图像处理基本原理 (9)3. 计算机视觉中的图像特征提取与描述 (10)4. 深度学习在计算机视觉中的应用简介 (11)三、大豆与玉米种子图像采集与预处理 (12)1. 种子图像采集设备与方法 (13)2. 图像预处理技术 (14)图像去噪 (15)图像增强 (16)图像分割 (17)3. 种子图像的标注与数据集构建 (18)四、基于计算机视觉的大豆与玉米种子计数方法 (19)1. 基于阈值分割的种子计数方法 (20)2. 基于边缘检测的种子计数方法 (21)3. 基于形态学操作的种子计数方法 (22)4. 基于深度学习的种子计数方法 (23)5. 方法比较与优化策略 (24)五、实验设计与结果分析 (26)1. 实验环境与参数设置 (27)2. 种子种类与数量分布 (28)3. 各计数方法性能评估指标 (30)准确率 (30)召回率 (31)4. 实验结果可视化分析 (32)5. 结果讨论与改进方向 (33)六、结论与展望 (35)1. 研究成果总结 (36)2. 研究不足与局限性分析 (37)3. 对未来研究的展望 (38)技术改进与应用拓展 (39)跨领域合作与交流 (40)一、内容概述计算机视觉技术概述：简要介绍计算机视觉技术的原理及其在农业领域的应用现状，特别是种子计数方面的相关研究。
图像采集与处理：阐述如何获取高质量的种子图像，包括图像采集设备、环境、参数设置等。
介绍图像预处理技术，如去噪、增强、二值化等，以提高图像质量，为后续计数提供基础。
种子识别与计数方法：重点介绍基于计算机视觉的种子识别算法，包括图像分割、特征提取、分类器设计等关键环节。
探讨如何利用深度学习、机器学习等技术提高识别的准确性，以及如何实现自动计数功能。
图像分割常用算法优缺点探析摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。
本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。
关键词图像分割算法综述一、引言图像分割决定了图像分析的最终成败。
有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。
目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。
多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。
二、几种常用的图像分割算法及其优缺点(一)大津阈值分割法。
由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。
它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。
该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。
它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。
由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。
该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。
同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方图得到的阈值并不能使图像分割得到满意的结果,虽在一定程度上可以消除噪声的影响,但该方法计算量相当大,难以应用到实时系统。
(二)基于边缘检测的分割算法。
基于数学形态学的储粮害虫图像边缘检测算法研究
周龙
【期刊名称】《《微计算机信息》》
【年(卷),期】2005(21)3
【摘要】对储粮害虫进行实时监测是非常必要的,其中基于图像识别的检测是目前研究较多的一种方法。
本文简述了数学形态学方法,对数学形态学在粮虫图像处理边缘检测中的应用进行了研究。
计算表明,该方法较好地解决了粮虫图像的去噪和边缘检测问题。
【总页数】2页(P224-225)
【作者】周龙
【作者单位】430023 湖北武汉汉口常青花园武汉工业学院电气信息工程系【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
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5.基于数学形态学的储粮害虫图像边缘检测算法研究 [J], 周龙
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数字图像相关方法中基于改进IC-GN算法高精度形变测量研
究
孙泽刚;张奎;蒋强;黎军华
【期刊名称】《影像科学与光化学》
【年(卷),期】2024(42)1
【摘要】在数字图像相关方法对物体形变测量中,FA-NR算法实现了高精度测量,IC-GN算法在此基础上提高了测量效率。
为进一步提升测量精度,提出了一种基于IC-GN的改进算法(GIC-GN)。
在已知整像素初始位置上,通过梯度法求得更准确的亚像素位移,减小Hessian矩阵计算过程中产生的误差,同时加快迭代的收敛速度,有效提高了测量精度和效率。
仿真实验验证结果表明,GIC-GN算法误差能够稳定在10^(-4)~10^(-3)pixel之间,对比IC-GN算法精度提升了10%~60%,耗时是FA-NR算法的0.1倍、IC-GN算法的0.8倍,能够实现对物体形变信息的高精度、高效率测量。
【总页数】7页(P9-15)
【作者】孙泽刚;张奎;蒋强;黎军华
【作者单位】四川轻化工大学机械工程学院;乐山师范学院电子信息与人工智能学院;乐山一拉得电网自动化有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
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基于数字图像处理的谷物颗粒统计系统设计作者：冯洋王馥萌来源：《科技信息·中旬刊》2017年第02期摘要：本设计实现了一个基于数字图像处理的谷物颗粒统计系统。
该系统主要由灰度图像处理、图像二值化、形态学运算、颗粒计数等部分组成，可以实现对颗粒个数的统计，有处理信息大且速度快的特点。
该设计利用GUI图形用户界面，点击按钮控件的形式，直观展现颗粒统计结果。
关键字：图像处理；颗粒统计； MATLAB GUI目前对颗粒物体统计广泛存在于工业和农业领域，常采用一些常规测量方法，比如人工检测、电感应法等。
这些测量方法不足之处在于测量样本的信息量大，处理速度慢，精确度不高，物体特征提取不明显等问题。
随着数字图像处理技术的不断应用和研究，基于数字图像的无损检测技术已经成熟。
本文针对不同类型的农作物颗粒进行研究，采用数字图像处理技术，运用GUI图形界面，实现了对谷物颗粒个数的正确统计。
1 谷物颗粒统计系统设计方案本设计采用数字图像处理技术对谷物图像分析，采用GUI界面设计展现，最终实现谷物颗粒数量的统计。
首先，将采集到的谷物颗粒彩色图像转化成灰度图像，利用中值滤波，去背景等处理来减少各类噪声干扰；并将灰度处理后的颗粒图像合理阈值分割，使颗粒从背景中分割出来，得到二值化颗粒图像；其次，对二值图像进行形态学运算；最后，对图像进行谷物颗粒统计。
但由于谷物颗粒对象常常会出现粘连情况，对此情况采用分水岭的方法分析，实现了谷物颗粒的正确统计[1-3]。
具体颗粒统计系统的设计方案流程如图1所示。
2 谷物颗粒统计算法设计实现2.1 图像的采集和预处理根据系统方案流程，我们首先利用手机照相功能直接获取谷物颗粒图像，颗粒图像的像素值为256×256，然后对采集到的原始颗粒图像进行灰度化处理，即可得到颗粒灰度图像。
由于采集获取的颗粒图像可能会存在某种噪声或其它的光照不均匀等外界原因，影响颗粒图像的质量，所以对于获取的颗粒图像采取了滤波去噪、图像去背景处理、调节图像对比度等操作。
基于形态学的图像分割方法及其应用研究图像分割是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它可以将一副图像分成若干个区域，这些区域之间具有明显的边界。
图像分割的应用十分广泛，例如医学图像分割、工业质检、智能交通等领域。
而基于形态学的图像分割方法就是其中的一种，本文将详细阐述其原理和应用。
一、研究背景在图像分割领域，基于形态学的方法是相对较新的研究方向。
传统的基于阈值的图像分割方法常常需要人为的选择阈值，这样就会对分割结果产生严重的影响。
而基于形态学的方法则依赖于图像的形态结构，因此对图像中的噪声和细节具有更好的稳健性和抗干扰性。
在一些需要高精度和高可靠性的应用中，基于形态学的方法具有非常重要的地位。
二、形态学概述形态学是数学分析中的一种方法，它研究的是不同形状和大小的对象之间的关系。
在图像处理中，形态学可以通过对图像进行腐蚀、膨胀、开操作等处理，来改变图像的形态结构，从而达到分割图像的目的。
下面简单介绍一下形态学的基本操作：1. 腐蚀操作：将图像中所有像素点都向内部腐蚀，使得物体缩小并消失。
2. 膨胀操作：将图像中所有像素点都向外部膨胀，使得物体膨胀并连接到相邻的物体。
3. 开操作：先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，可以去除小轮廓和孤立的点。
4. 闭操作：先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，可以填补小孔并连接相邻的区域。
三、基于形态学的图像分割方法1. 基于区域的方法基于区域的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将图像中的物体区域进行连接，然后再通过开操作将物体区域和背景区域进行分割，最后可以通过后处理操作来精细调整分割结果。
这种方法通常适用于目标区域的形状较规则和体积较大的情况。
2. 基于边缘的方法基于边缘的形态学图像分割方法通常先通过膨胀操作将目标区域边缘进行扩张，然后通过腐蚀操作将边缘缩小并分割出目标区域。
这种方法通常适用于目标区域的形状较不规则和体积较小的情况，例如裂纹和斑点等缺陷。
四、应用案例1. 医学图像分割医学图像通常包含复杂的解剖结构和病理变化，例如肿瘤、动脉瘤和血管等。
腐蚀的运算符为＠，集合Ａ被Ｂ腐蚀，表示为ＡＯＢ，其定义为
ＡＯＢ＝｛ｘＩ（曰；）∈Ａ｝（１）腐蚀通常在去除小颗粒噪声以及消除目标物之间的粘连是非常有效的。
１．２．２膨胀运算
膨胀是腐蚀运算的对偶运算。
膨胀是将与目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外部扩张的处理。
膨胀可以用来填补目标区域中存在的某些空洞，以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。
膨胀的运算符为①，Ａ用曰来膨胀写作Ａ①曰，其定义为
以④Ｂ＝｛髫Ｉ［（雷）。
伪］≠咖ｆ（２）２改进的数学形态学算法
本文是针对中国农业大学凌云博士论文中采用的基于参考面积阈值的数学形态学算法的基础上提出的改进。
原算法原理如下：首先设置一个参考面积阈值，他选用一颗最大、完整的稻米籽粒面积作为这个阈值参数；然后选用结构元素对籽粒区域的二值图像进行腐蚀操作，将腐蚀过程中每一标记籽粒区域的面积和参考面积阈值进行比较，去除标记面积小于参考阈值的区域；重复进行腐蚀操作直至分割结束或者达到一定程度，停止腐蚀，最后做膨胀恢复运算旧ｏ。
在实验过程中发现上述算法在碎米较多的情况下，粘连的碎米未得到有效的分割，出现较多的漏分割的情况。
针对此现象，本文将凌云博士算法中的参考面积阈值进行了一点改进。
本算法的参考面积阈值选取方法：选用一颗最大、完整的稻米籽粒为参考图像，其面积为ＳＤ，参考面积阈值为Ｓｉ一△，ｉ＝０，１，…，ｎ；ｒｔ为腐蚀深度。
其中，△值的选取根据所获取的籽粒图像中碎米率的大小所决定。
该算法步骤为：
１）对获取的粘连籽粒图像做区域标记；
２）将各标记区域面积同参考面积阈值进行比较，若小于参考面积阈值则将该区域从图像中去除；
３）对结果图像进行腐蚀操作，之后与参考面积阈值进行比较，若小于参考面积阈值则将该区域从图像中去除；
４）重复步骤３）直至分割结束或者达到一定程度停止腐蚀；
５）对分离后的籽粒图像做相应次数的膨胀恢复运算。
△值的选取根据经验或者通过一定次数的实验确定。
相比较凌云博士的算法，本算法中增加的△值，可以根据不同批次、不同品种的稻米碎米率的多少。
对参考面积阈值做相应调整，从而使碎米率较大的粘连籽粒图像得到较好的分割。
３实验结果与分析
３．１实验
为了验证该算法的可行性，现进行以下实验。
３．１．１改进算法实验
整米与碎米粘连的图像实验。
图２为使用改进算法分割的整米与碎米粘连的大米图像。
从图２中可以看出，由于碎米与整米的粘连面积大于参考面积，因此能将整米与碎米分离出来。
图２整米与碎米粘连的大米幽像分割
Ｆｉｇ．２Ｒｉｃｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｗｈｏｌｅｒｉｃｅａｎｄｂｒｏｋｅｎｒｉｃｅａｄｈｅｓｉｏｎ３．１．２粘连角度不同图像实验
整米与整米粘连的大米图像分割（图例１）如图３所示。
整米与整米粘连的大米图像分割（图例２）如图４所示。
图３整米与整米粘连的大米图像分割（图例１）Ｆｉｇ．３Ｒｉｃｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｗｈｏｌｅｒｉｃｅａｎｄｗｈｏｌｅｒｉｃｅａｄｈｅｓｉｏｎ
（Ｇｒａｐｈｉｃｅｘａｍｐｌｅ１）
图４整米与整米粘连的大米图像分割（图例２）Ｆｉｇ．４Ｒｉｃｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｗｈｏｌｅｒｉｃｅａｎｄｗｈｏｌｅｒｉｃｅａｄｈｅｓｉｏｎ
（Ｇｒａｐｈｉｃｅｘａｍｐｌｅ
２）
图３和图４从籽粒粘连的不同角度来验证改进算
法的可行性，从籽粒粘连图像的分割结果来看，改进
算法能够有效地将粘连角度不同的籽粒分离出来。
３．１．３多籽粒粘连图像实验
图５和图６为多籽粒粘连图像的分割。
该类型的
图像特征是粘连区域的面积均大于参考面积阈值，因
此籽粒能从每一区域中得到较理想的分割。
（。
）碎米轴建豫｜｛５ｌ（ｈ）％Ｉ算法分割结粜图
图５多籽粒牯连的大米图像分割（图例１）
Ｆｉｇ．５Ｒｉｃｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ—ｇｒａｉｎａｄｈｅｓｉｏｎ
（Ｇｒａｐｈｉｃｅｘａｍｐｌｅ１）
围６多籽粒粘连的大米图像分割（图例２）
Ｆｉｇ．６Ｒｉｃｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ—ｇｒａｉｎａｄｈｅｓｉｏｎ
（Ｇｒａｐｈｉｃｅｘａｍｐｌｅ２）
３．１．４改进算法与原算法对比实验
图７和图８为不同角度碎米粘连情况的图像分
割。
由于该类型的图像中碎米籽粒的面积小，在粘连
籽粒数少的情况下，粘连区域面积不可能大于参考图
像的面积值，该实验分别应用凌云博士的算法和改进
的算法进行对比。
从分割结果图中可以看出，采用改进算法对碎米
区域能得到较好的分割。
该实验从碎米率大小的角度来考虑算法的可行性，从分割结果图７（ｂ）和图８（ｂ）中可以看出原算法
未将粘连的碎米从粘连区域中分离出来，其原因是把
其作为整米粒来处理，固该算法在碎米率较大，轻度粘
连的情况下未达到较好的分割。
在改进的算法中，因为选取了合适的△值，从而使
这一现象则得到了较好的解决。
・５１・
（ｃ）改进算法分割绐聚｝｛｝｜
图７碎米率不同情况下糕连的图像分割（图例１）
Ｆｉｇ．７Ａｄｈｅｓｉｖｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｒｏｋｅｎｒｉｃｅｒａ｜ｅｕｄｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ（Ｇｒａｐｈｉｃｅｘｕｉｎｐｌｃ１）
（ａ）碎米粘连原图（ｂ）原算法分割结果图
（ｃ）改进算法分割结果图
图８碎米率不同情况下粘连的图像分割（图例２）
Ｆｉｇ．８Ａｄｈｅｓｉｖｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｒｏｋｅｎｒｉｃｅｒａｔｅｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｅｏｎｄｉｔｉｏｎｓ（Ｇｒａｐｈｉｃｅｘａｍｐｌｅ２）
３．２结果分析
实验从谷物两粒籽粒粘连、多籽粒粘连、整米与碎米粘连、碎米率不同情况下的粘连等多个角度来考虑算法的可行性。
在对粮食籽粒图像的试验中发现，该算法基本能够完成粘连籽粒图像的分割，相比较凌云博士的算法，因为选取了合适的△值，从而使碎米率大、粘连程度轻的情况下得到了较好的处理。
但同时该算法也存在以下几个问题：一是膨胀恢复后的籽粒区域不能完全恢复为原始大小，会有一定
程度上的误差，误差的大小与结构元素的大小和形。
