计算机图像处理技术在农业中的应用

1、至Q!Q堡篁至塑:璺曼曼皇塑-。二二二三:多计算机图像处理技术在农业中的应用胡天剑(贵州大学科技学院计算机科学与技术贵州贵阳550004中图分类号:TP文献标识码:A文章编号:1007-0745(2010J02002701鞴要:生耍介绍了常用的利用许算机砖图像进行预处理剥法,列举了计算机图像处理技术在农业检测中的应用实例。?包括图像处理技术的概念、发展以及系统硬件组成。并简单、介绍了计算机图像处理技术在其它行业的应用现状。洋键词:计算机应用图像处理技术综述农业检谢、.瓣计算机图像处理技术是近40年来伴随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理技术就是利用计算机、摄像机及其他数字处理技

2、术对图像施加某种运算和处理.以提取图像中的信息,达到某种特定I=l的的技术。1、图像处理技术的概念及发展20世纪60年代。计算机图像处理技术随着航天技术的发展而发展起来。它是用计算机实现人类视觉功能,把所测对象映射为数字图像,并模拟人的判别准则去理解图像和识别网像,其主要原理是用图像采集卡和摄像机将外界图像转换成以红(R、绿(G、蓝(Bj原色灰度值表示的数字图像,然后运用相应软件进行分析、加工、处理和输出。狭义的图像处理是消除图像劣化阒素,改善图像质量.即完成“图像一图像”的转换;而广义的图像处理概念是分析给定图像,提取有效特征.完成“图像一描述”的过程。随着计算机的普及与发展,图像处理已应用

3、于科学研究、工农业生产、军事技术、医疗卫生等各个方面。2、软硬件组成实现计算机图像处理的基本硬件组成包括CCD摄像机、图像采集卡IMAQ和Pc机。CCD摄像设备体积小、速度快、成本低、灵敏度高。但灰度层次较差、非线型失真较大。图像采集卡是支持视频信号输入输出计算机的设备。它能将摄像机摄取的模拟图像信号转换为数字信号,以便于计算机处理。软件部分包括厂家提供的图像采集卡驱动软件以及由用户自行编写的图像处理与分析程序。3、图像处理的种类及方法3.1图像处理种类图像处理方法有光学图像处理和计算机数字处理两种方法。其差别主要有以下几个方面:3.1.1处理T具不同。光学处理方法是用专门的光学仪器进行的;数

4、字图像处理是在计算机上进行的。3.1.2所产生的数据形式不一样。光学处理产生的是硬拷贝像片、数字影像;图像处理产生的是数字磁带。3.1.3处理原理不同。光学处理产生的由感光材料曝光阴影的;数字图像是以计算机解析变换产生的影像。3.2图像处理方法3.2.1图像数字化。应用计算机对图像进行处理,首先要将图像数字化,即在窄间上加以取样(离散化,在幅度上加以量化(分层1。通过CCD摄像机连接数据采集卡向计算机中传输图像,或经过图像扫描仪扫描图像都是图像的数字化过程。为保证不丢失信息也不引入假信息.一幅图像的像素点一般用256X256、512X512、1024X1024或更多。3.2.2图像编码。如果每

5、个像素都用8bit空间来量化,图像的数据髓会非常大,给传输和储存带来麻烦。图像编码就是在不影响图像主要信息的情况下。减少图像的比特数。目前。图像压缩编匝翻缸越酚it 码分为无失真编码和有失真编码。常用的编码技术有霍夫曼(Huffman编码、对数编码、香农一诺曼码等等。3.2.3图像灰度化。在很多情况下.处理彩色图像相当繁琐。在对象色彩不影响结果的情况下,将彩色图像转化由亮暗不同像素组成的灰度图像。以方便于处理。3.2.4对比度调节。首先对全部图像数据扫描一遍,得到灰度的最大值和最小值.形成两个域值.再计算出它们的差值。用它们的差值与所有灰度色调范围比较,然后把两个域值之间的像素等比例放大。从而

6、使图像不至于反差过大。或过暗、过亮。3.2.5数字图像纠正。数字图像纠正就是利用计算机对图像中每一个像素进行解析纠正处理。即根据纠正变换公式.把影像阵列挪动位置,按规则网格点重新配赋像素的亮度值(灰度值。如在卫星遥感中,数字网像纠正能够消除由卫星姿态、运行速度、高度等非系统性变形和由卫星成像系统本身产生的系统性变形误差。3.2.6图像平滑化处理。图像在生成和传输过程巾常受到各种噪声源的十扰和影响而使图像质最变差。为抑制噪声和改善图像质量,必须对图像进行平滑处理。这可在空间域和频率域中进行。空间域一般采用邻域平均法,频率域采用低频通滤波法。4、在农产品外形尺寸检测分级方面的应用1991年.McD

7、onald等采用布尔随机集合模型模拟了牛肉背最长肌切面上的大理石纹分布.然后用计算机图像技术研究了大理石纹的可视特性(脂肪面积和分布1与牛肉嫩度的关系。1995年MillerW.M.等研究了一台柑橘分级机.但分级效果不理想.分级正确率达57.5%82.5%,受柑橘晶种和柑橘采后处理情况(涂蜡或不涂蜡的影响很大Evi。1997年Nagata利用图像处理技术,根据苹果的尺寸和形状对新鲜革莓进行分级。1998年Nielsen等把从西红柿图像巾获得的尺寸、颜色和形状应用模糊数学与其内部品种相结合,发现3种因素结合使得西红柿的分级更可靠。1999年Paulus等基于傅里叶级数设计了一种图像处理算法以描述

8、苹果的形状。2000年Jeyamkondan等把牛肉背最长肌切面的RGB图像转换成CIELab图像,然后在L、a、b3个分量上提取纹理特征来预测沃一布剪切力.发现背最长肌图像中再取出一块小图像来预测的准确率达92%。2007年吴彦红等开发了一套基于计算机视觉技术的稻谷品质检测系统,采用灰度变换、自动阈值分割、域标记等方法从采集的稻米群体网像中提取单体米粒图像,对单体米粒的裂纹、孚自特征进行了检测方法研究。5、结束语计算机图像处理技术在农业各个领域的应用研究得到了广泛开展,并随着相关技术的不断成熟和发展,计算机视觉、图象处理、模式识别、神经网络等技术和方法对于农业的发展都将起到积极的推动作用。相

9、信在不久的将来计算机图像处理技术必将对传统农业模式产生巨大影响。参考文献:【l】刘中合、王玉亮、李邦明等.数字图像处理及特征测量技术研究J】.山东农业大学学报,2007,38(1:121124【2】李强、杨晓京、魏岚等.基于计算机视觉的烟叶分离系统。现代制造工程,2006(5:10l103万方数据 计算机图像处理技术在农业中的应用作者:胡天剑作者单位:贵州大学科技学院计算机科学与技术,贵州,贵阳550004刊名:科海故事博览科教创新英文刊名:KEHAI GUSHI BOLAN(KEJIAO CHUANGXIN年,卷(期:2010,(2被引用次数:0次参考文献(2条1.刘中合.王玉亮.李邦明.杨

10、峰.刘贤喜数字图像处理及特征测量技术研究期刊论文-山东农业大学学报(自然科学版 2007(12.李强.杨晓京.魏岚.汤江龙基于计算机视觉的烟叶分离系统期刊论文-现代制造工程 2006(5相似文献(10条1.学位论文陈莉利用数字图像处理技术测量针织物结构参数的研究2004数字图像处理技术是应用数学知识和计算机技术解决实际问题的一种很重要的工具,已经应用到各个领域.近年来,数字图像处理技术渗入到纺织测试和织物自动识别等方面,改变了纺织行业中传统的手工操作流程,大大提高了工作效率,解决了许多纺织测试中的难题,这也预示着应用数字图像处理技术解决纺织中的一些难题是将来的发展趋势.该文探讨了用数字图像处理

11、技术求得针织物的结构参数,包括密度、线圈长度、面积孔隙率和未充满系数等.根据针织物图像的特点,运用中值滤波、二维傅立叶变换、频谱图中的特征提取、图像重建、双峰直方图确定阈值、细化等算法,基本解决了织物图像中有效信号的提取问题.推导出线圈几何模型分别在二维空间与三维空间中的表达式之间的关系转换式.通过实验,用数理统计的方法证明在测量针织物的结构参数时,自动测量和人工测量这两种方法并无显著差异.在中文Windows环境下,选用Visual Basic 6.0作为开发工具,研制了针织物组织参数自动测试系统,界面友好,操作简单.该课题只对具有周期性的针织物组织做了研究,着重研究了纬平针组织,研究结果表

12、明该系统可以用于实际测量,但是,要应用于生产还需做进一步的改进和完善.2.学位论文李东营基于遗传算法及漫射修补的东巴壁画修复与增强方法研究2005基于图像处理技术的艺术品数字化修复已成为计算机应用的一个新热点。进一步研究如何将计算机技术应用于东巴壁画的修复与增强,对文物保护修复和相关技术的发展都会有积极作用。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优程序。而在对图像的具体处理过程中,不同的相关参数选择会对处理结果有较大影响,通常依靠经验或反复实验确定较为满意的参数。应用遗传算法搜寻图像处理所需最优参数就是本文的主要研究内容之一。对于针对东巴壁画特点提出的除尘变色、局部统计增强等图像处理操作,借

13、助于所定义的问题基本参数类,实现了通用遗传算法模块,以图像的清晰度作为判断标准运用遗传算法自动搜寻最优参数,依此对壁画执行相应处理。实践证明该技术具有较大可行性。该项研究旨在对于实现图像处理的智能化、自动化作一个初步探索。作者的另一项主要研究内容是破损图像的修补。模拟动物触角的功能,提出了漫射修补算法。该算法的基本思想是:从待修补点出发向四周引出若干条触角似的漫射线,探寻其周围图像信息,由此确定待修补点的填充色。通过对不同类型的破损图像的修复试验,证明该算法是有效的。基于以上基本思想与方法,用VC+设计并实现了演示系统。该系统作为一个研究与实验平台,可以对作者提出的算法作出实际验证,同时作为一

14、个简单的修复工具也有一定的使用价值。3.学位论文于铂基于图像处理技术的猪肉无损定级系统2005猪肉的等级是影响生猪养殖和屠宰加工企业经济效益的重要因素。传统的评定方法主要是目测或者人工手动测量膘厚,这些方法指标单一、效率低、准确性差,由此经常引起养猪者和收购者的争议,因此,研究并开发基于图像处理技术的猪肉无损定级系统是非常必要的。论文选取三元杂交猪100头,采用Sony717数码相机固定物距和焦距对屠宰后二分体左半胴体正、侧面及其分割后6-7肋横断面进行拍照。同时测量活体重、背膘厚、胴体重、眼肌面积及主要瘦肉重,对眼肌色泽和肌内脂肪进行感观评分,计算出屠宰率和瘦肉率,利用图像处理技术对二分体图

15、像和眼肌图像进行处理,提取图像特征,建立实测指标与相应图像特征的关系模型,并利用统计方法和人工神经网络方法分别评定猪肉等级。结论:修正后的综合等级评定方法,经检验,可以据不同企业加工和收购目标而灵活修订,也使得猪肉等级评定不仅从屠宰率、瘦肉率,而且从猪肉肉质上多因素考虑,使得等级评定更全面,更具针对性;图像处理技术在猪等级无损评定中的应用是可靠的,克服传统方法的缺陷,具有较高的准确性和效率。4.学位论文肖丽探地雷达中目标信号处理与识别技术的研究1996探地雷达作为现代雷达的一个分支,在工作环境和工作方式上有着自己的特点.该文对探地雷达的发展趋势、系统设计的主要参数及选择依据进行了综述,并在此基

16、础上对探地雷达系统进行了模拟;设计完成了一套比较完备的计算机信号处理和图象重构系统;将图像处理技术和探地雷达信号处理技术有机地结合起来,利用直方图均衡、小窗口滤噪、中值滤波、边缘提取等图像处理技术及根据探地雷达回波信号的具体特征提出的一些具体算法以回波图像进行处理,在消噪、提高图像清晰度等方面取得了良好的效果,诸多的处理方法可根据具体情况灵活的进行选择;对电磁波在地下传播的速度进行了估算,可准确地对地下目标进行定位;针对回波信号特征和成像原理对脉冲压缩和合成孔径技术进行了研究和实践,提高了垂直方向和水平方向上的分辨能力,还对这两种方法提出了一些改进措施,在处理速度和处理效果上得到了提高;同时对

17、探地雷达研究的发展趋势进行了探讨.5.学位论文孙欲晓多媒体CAI数字图像处理系统-数字图像处理技术及显示特技1999该文阐述了数字图像技术在CAI中的应用特点,分析了数字图像文件的编、解码技术,并在此基础上,给出了多媒体CAI图像处理系统的系统分析、设计策略、总体结构和实现技术,着重说明了Windows编程环境下,实现数字图像处理技术及显示特技的理论与算法.最 后,指出了尚待解决的问题和努力方向.6.学位论文孙欲晓多媒体CAI数字图像处理系统-数字图像处理技术及显示特技1999该文阐述了数字图像技术在CAI中的应用特点,分析了数字图像文件的编、解码技术 ,并在此基础上,给出了多媒体CAI图像文

18、件的编、解码技术,并在此基础上,给出了多媒 体CAI图像处理系统的系统分析、设计策略、总体结构和实现技术,着重说明了Windows编程环境下,实现数字图像处理技术及显示特技的理论与算法.最后,指出了尚待解决的问题和努力方向.7.学位论文刘艳国图像处理技术在活体猪等级评定中的应用2005国内对猪的等级评定工作主要在屠宰线上进行,评定方法是传统的对猪胴体瘦肉率的估测,这种方法精确度不高,给生产者和猪肉加工企业带来一定的经济损失。本文针对以上问题,展开对活体猪的外部形态参数进行研究,找到对活体猪等级评价的方法。本文的研究方法主要是通过对活体猪外形(体长、体宽、体高、胸深、腿长、腹长进行实际测量,并且

19、实测宰后与猪等级有关的各项指标(背膘厚、屠宰率、瘦肉率,采用数码相机拍摄活体猪三维图像,然后利用计算机图像处理技术及模式识别方法对活体猪的图像外形特征进行提取及其等级识别。论文得到以下结果:(1利用图像处理方法和本文提出的拐点提取算法对活体猪的图像进行分析处理,成功的提取了影响猪肉等级的图像外形特征。(2建立了实测指标与图像外形特征的关系模型,建立了等级与相关图像外形特征的关系模型,经检验,所建的关系模型均达到显著水平(P0.05;结果表明利用图像进行宰前无损检测是可行的,统计分析得到的图像外形特征与背膘厚、屠宰率、瘦肉率以及等级具有很高的相关性。(3采用活体猪图像外形特征为输入,利用BP神经网络技术训练神经网络模型,进行等级识别,准确率达到92.1%,(4建立了活体猪无损检测系统。经检验该系统稳定,准确性达到90.7%。(5系统实现了宰前定级,客观的评价猪的等级,能够改善养猪生产者及其收购者之间的关系,提高了企业经济效益,有重要的现实意义。8.学位论文程震图像处理技术应用于比色法测量温度的研究1999该文针对运用图像处理技术采用比色法测量