玉米作物多光谱图像精准分割与叶绿素诊断方法研究

为了快速获取大田玉米作物长势信息,基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统,在田间采集玉米冠层可见光[Blue(B),Green(G),Red(R);400～700 nm]和近红外(Near-infrared: NIR,760～1 000 nm)图像,并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后,进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割,首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法,选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割,进而采用区域标记算法进行精细分割,分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R,G,B各通道,从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R,G,B和NIR四个通道的玉米冠层图像,提取了各通道图像灰度均值(A_NIR,A_Red,A_Green和A_Blue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数,建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明,建模R2达0.596 0,预测R2达0.568 5,该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量,可为大田玉米长势监测提供支持。     

玉米作物多光谱图像精准分割与叶绿素诊断方法研究

为了快速获取大田玉米作物长势信息, 基于多光谱图像开展了大田玉米叶绿素指标的非破坏性诊断研究。应用自主开发的2-CCD多光谱图像感知系统, 在田间采集玉米冠层可见光［Blue(B), Green(G), Red(R);400～700 nm］和近红外(Near-infrared: NIR, 760～1 000 nm)图像, 并使用SPAD同步测量样本叶绿素指标。采集后图像经自适应平滑滤波处理后, 进行图像玉米植株提取。为了选择最优算法实现玉米植株与杂草、土壤背景的分割, 首先比较了最大类间方差(OTSU)分割算法和局部阈值处理分割算法, 选取了基于局部统计的可变阈值处理方法对玉米NIR图像进行初步分割, 进而采用区域标记算法进行精细分割, 分割准确率达95.59%。将分割结果应用于玉米植株可见光图像R, G, B各通道, 从而实现了玉米植株多光谱图像中可见光图像的整体分割。基于分割后R, G, B和NIR四个通道的玉米冠层图像, 提取了各通道图像灰度均值(ANIR, ARed, AGreen和ABlue)并计算了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和绿色归一化植被指数(NDGI)作为光谱特征参数, 建立了玉米冠层叶绿素指标诊断的偏最小二乘法回归模型。结果表明, 建模R2达0.596 0, 预测R2达0.568 5, 该方法通过玉米多光谱图像特征参数评估叶片叶绿素含量, 可为大田玉米长势监测提供支持。     

基于高光谱影像的干旱区草地光谱特征分析

基于石羊河流域金昌地区Hyperion高光谱影像,通过FLAASH大气校正,利用纯像元指数法提取草地波谱信息,并运用光谱一阶微分法和连续统去除法进行定量化处理。结果表明,相对于生长旺盛期的草地光谱特征,衰退期草地光谱红边左移,斜率降低,蓝边、黄边特征减弱,可见光波段反射值较高,近红外波段反射率较低;不同覆盖度草地的红边、绿峰、蓝光和红光吸收谷位置保持一致,可见光波段的光谱吸收特征(波段深度、宽度、面积、对称性)随覆盖度的增大呈有规律的变化,可作为提取或判定植被覆盖度的依据。     

复杂工况下视觉AGV导航标识带中心线的提取研究

针对光照不均匀、导航标识带破损、少量杂物干扰的复杂工况条件下,对视觉AGV采集到的路面导航标识带图片进行特征提取,采用灰度化、中值滤波进行了图像预处理,研究了Otsu法和迭代法等动态阈值分割算法以及形态学在图像分割中的应用,并对预处理图像作了分割对比实验。然后对分割后的图像进行边缘提取,分析了基于最小二乘法和Hough变换算法的直线拟合原原理,提出了Hough算法下基于边缘线的中心线拟合算法,并作了直线拟合对比试验。实验表明,复杂工况下,采用基于形态学和Otsu算法相结合的方法对图像进行分割,得到的二值图像边界更完整,效果更好,基于Hough变换算法较最小二乘法能更精确有效地提取出导航标识带中心线及其方程。     

基于可见-近红外光谱技术的炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量预测研究

分析炭疽病侵染后油茶冠层的可见-近红外光谱特征,探索建立病害胁迫下油茶冠层叶片叶绿素含量的预测模型。通过实地调查病情指数,获取不同病害程度的油茶冠层叶片光谱数据及其叶绿素含量,并对光谱数据进行了一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,再通过光谱数据重采样,提取敏感波段建立了叶绿素含量的BP神经网络预测模型。结果表明:(1)随着病情的加重,油茶冠层光谱可见光区域的反射峰和吸收谷逐渐消失;红光到近红外陡峭的红边被逐渐拉平;在近红外区域,健康油茶的光谱反射率明显大于感病油茶的光谱反射率。(2)微分光谱484～512,533～565,586～606和672～724nm四个波段是叶绿素吸收和反射的敏感波段。(3)以敏感波段为输入变量建立的BP神经网络模型,其计算出的预测值与观测值之间的相关系数r和均方根误差分别为0.992 1和0.045 8。因此,利用可见-近红外光谱技术预测炭疽病侵染后油茶叶片叶绿素含量是可行的。     

温室番茄冠层和叶片光谱特征分析及营养诊断

通过温室基质栽培,利用ASD光谱仪和傅里叶光谱分析仪测量了四种营养水平下温室番茄冠层和叶片的光谱反射曲线,并检测了对应叶片的水分含量、叶绿素含量和氮含量,分析了不同营养水平下番茄冠层和叶片的反射光谱变化,并对番茄叶片含水量的敏感波长以及冠层反射光谱的红边波长进行了研究。结果表明:温室番茄冠层反射光谱曲线在可见光550nm左右均有叶绿素的强反射峰,近红外区反射率高于可见光区。在同一生长期,随基质营养水平的提高,番茄冠层反射率在可见光波段不断减小,在近红外波段不断增大,且红边波长位置出现"红移"现象。利用530和760nm特征波长得到的归一化颜色指标NDCI与叶片氮含量有较好相关性,R2为0.7511。     

基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000 952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17 ℃,相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8,二者仅相差0.486 9。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。     

冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应特征

在全球范围内,低温冻害已经成为了冬小麦减产的主要灾害之一,而高光谱遥感技术已成为一种有效的监测与预防手段。为了探究拔节期冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应规律,通过低温胁迫试验,对同一品种拔节期冬小麦在-2,-4和-6℃等3个温度梯度下处理12h,并测定其冠层光谱反射率,提取红边参数,从而研究低温胁迫对冬小麦冠层光谱特征的影响。结果表明,冬小麦在遭受低温胁迫后,在近红外波段冠层光谱反射率随着低温胁迫程度的加大而升高,而在可见光波段则降低,并出现"绿峰"减弱,"红谷"抬升的现象。另外,对原始光谱进行一阶微分处理后,其一阶微分光谱随低温胁迫程度的加剧,出现向短波方向移动,红边位置也出现"蓝移"现象,红边面积与红边幅值也出现逐渐增大的趋势。研究表明冬小麦在拔节期遭受低温胁迫以后,其冠层光谱对其响应敏感,利用高光谱技术可以实现冬小麦冻害的有效监测。     

基于改进的两维Otsu管道红外图像高温区域分割研究

石化管道通常可分为常温区域和高温区域两部分。高温区域的存在影响着整个系统的安全运行,热量的散失将会引起资源的浪费及环境的污染等一系列问题。红外光谱图像能够较好地描述石化管道的高温区域,但是如何从中提取高温区域是红外光谱图像处理的一类难题。为实现从红外图像中,将高温区域准确快速分割出来的目的,基于经典的一维Otsu算法提出一种改进的二维多阈值自动获取方法。该算法首先对管道红外图像进行经典单阈值分割,将图像划分为背景和管道两部分。然后基于管道图像区域,以管道灰度图像与平均值图像作为图像二维,对目标图像进行二维双阈值分割,最终将较大的阈值作为划分管道常温区域与高温区域的分割点。将本算法对不同的管线进行多次试验分析,结果表明,采用改进的二维Otsu多阈值算法能够更加清晰的将管道从复杂背景中提取出来,并在此基础上把高温区域更精确的分割。     

基于改进的两维Otsu管道红外图像高温区域分割研究（英文）

石化管道通常可分为常温区域和高温区域两部分。高温区域的存在影响着整个系统的安全运行,热量的散失将会引起资源的浪费及环境的污染等一系列问题。红外光谱图像能够较好地描述石化管道的高温区域,但是如何从中提取高温区域是红外光谱图像处理的一类难题。为实现从红外图像中,将高温区域准确快速分割出来的目的,基于经典的一维Otsu算法提出一种改进的二维多阈值自动获取方法。该算法首先对管道红外图像进行经典单阈值分割,将图像划分为背景和管道两部分。然后基于管道图像区域,以管道灰度图像与平均值图像作为图像二维,对目标图像进行二维双阈值分割,最终将较大的阈值作为划分管道常温区域与高温区域的分割点。将本算法对不同的管线进行多次试验分析,结果表明,采用改进的二维Otsu多阈值算法能够更加清晰的将管道从复杂背景中提取出来,并在此基础上把高温区域更精确的分割。     

Tank segmentation of infrared images with complex background for the homing anti-tank missile

In an effort to achieve fast and effective tank segmentation of infrared images under complex background for the homing anti-tank missile, the threshold of the maximum between-class variance method (i.e., the Otsu method) is experimentally analyzed, and the working mechanism of the Otsu method is revealed. Subsequently, a fast and effective method for tank segmentation under complex background is proposed based on the Otsu method by constraining the image background pixels and gray levels. Firstly, with the prior information of the tank, derive the equation to calculate the number of pixels of tank according to optical imaging principle, and then use the calculated tank size to constrain the image background pixels. Secondly, employ the golden section to restrict the background gray levels. Finally, use the Otsu method to implement the segmentation of the tank. Experimental results demonstrate that the proposed method can get as an ideal result as the manual segmentation with less running time.     

近红外与可见光双通道传感器信息融合的去雾技术

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于：首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。     

高光谱成像的水稻螟虫蛀入检测方法

为了控制水稻螟虫预警和喷洒农药用量,实现对水稻螟虫虫害的无损检测,提出了基于主成分分析特征波段检测方法和基于迭代阈值的最优波段检测方法,确定了水稻茎秆螟虫检测的特征波段和最优波段,提取出单波段和组合波段的图像来分割虫孔,从而实现水稻螟虫的精准的无损检测。首先通过高光谱得到的120个样品反射率信息分析确定了光谱区域为450～1 000 nm。基于主成分分析特征波段检测方法,对高光谱图像进行主成分分析,通过前五个主成分图像比较确定第三主成分图像为最佳,然后根据第三主成分图像中各个波段的贡献率来选取特征波长（668.8和750 nm）,最后结合全局阈值分割和图像掩膜等图像处理方法实现对虫孔区域的判别。而利用基于迭代阈值的最优波段检测方法,在可见光波段450～750 nm范围和近红外波段750～1 000 nm范围内应用混合距离挑选最佳的单波段,通过单波段来确定组合波段,对单波段和组合波段进行迭代阈值分割,其中753.5 nm波长分割效果最好,故确定753.5 nm为最优波长,然后提取该波长的图像采用一种基于迭代阈值虫孔提取方法和形态学处理,最后能对水稻茎秆虫孔区域进行判别来实现水稻茎秆虫害是否存在。对60个虫害水稻茎秆和60个正常水稻茎秆进行检测,应用基于主成分分析特征波段检测方法在668.8和750 nm波长处检测率分别为95.8%和93.3%,而应用基于迭代阈值的最优波长检测方法在753.5 nm波长处检测率高达96.7%。说明利用基于迭代阈值的最优波长检测方法对水稻螟虫的检测更加精确,也说明所获取的特征波段和最优波段为以后水稻螟虫虫害的多光谱成像技术提供了理论参考。     

Multicontext wavelet-based thresholding segmentation of brain tissues in magnetic resonance images

A novel segmentation method based on wavelet transform is presented for gray matter, white matter and cerebrospinal fluid in thin-sliced single-channel brain magnetic resonance (MR) scans. On the basis of the local image model, multicontext wavelet-based thresholding segmentation (MCWT) is proposed to classify 2D MR data into tissues automatically. In MCWT, the wavelet multiscale transform of local image gray histogram is done, and the gray threshold is gradually revealed from large-scale to small-scale coefficients. Image segmentation is independently performed in each local image to calculate the degree of membership of a pixel to each tissue class. Finally, a strategy is adopted to integrate the intersected outcomes from different local images. The result of the experiment indicates that MCWT outperforms other traditional segmentation methods in classifying brain MR images.     

基于深度玻尔兹曼模型的红外与可见光图像融合

为了克服红外与可见光图像融合时噪声干扰及易产生伪影导致目标轮廓不鲜明、对比度低的缺点,提出一种基于深度模型分割的图像融合方法.首先,采用深度玻尔兹曼机学习红外与可见光的目标和背景轮廓先验,构建轮廓的深度分割模型,通过Split Bregman迭代算法获取最优能量分割后的红外与可见光图像轮廓;然后再使用非下采样轮廓波变换对源图像进行分解,并针对所分割的背景轮廓采用结构相似度的规则进行系数组合;最后进行非下采样轮廓波反变换重构出融合图像.数值试验证明,该算法可以有效获取目标和背景轮廓均清晰的融合图像,融合结果不但具有较高的对比度,还能抑制噪声影响,具有有效性.     

Two-dimensional Otsu's thresholding segmentation method based on grid box filter

Otsu algorithm, an automatic thresholding method, is widely used in classic image segmentation applications. In this paper, a novel two-dimensional (2D) Otsu thresholding algorithm based on local grid box filter is proposed. In our method, firstly by utilizing the coarse-to-fine idea, the 2D histogram is divided into regions by grid technique, and each region is used as a point to form a new 2D histogram, to which 2D Otsu thresholding algorithm and an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm are applied to get the region number of the new 2D histogram threshold. Then on the result region, the mean of the 2D histogram is computed base on box filter, and the two algorithms are applied again to obtain the final threshold for the original image. Experimental results on real data show that the proposed algorithm gets better segmentation results than the traditional recursion Otsu algorithm. It significantly reduces the time of segmentation process and simultaneously has the higher segmentation accuracy.     

改进图像阈值分割算法的研究

研究了利用阈值对图像进行分割的一般算法。根据图像的特点,从不同的数学角度对阈值的选取进行了分析,改进了基于图像灰度统计特征的边缘强度分割和逐次逼进的阈值迭代算法,并尝试采用多个阈值进行局部分割的算法。对分割结果的对比分析表明,改进后的算法在分割的完整性和一致性上具有更好的效果。