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重叠条件下茶叶嫩芽的自动检测方法被引量：17: 2009年; 茶叶嫩芽的自动检测是实现茶叶自动化采摘的难点之一,本文针对陕西名茶"午子仙毫"茶叶图像,采用提取绿色分量、区域标记和逐行扫描相结合的方法,实现了叶片重叠条件下的嫩芽自动检测。实验中,首先提取茶叶原始彩色图像中的绿色分量,并通过阈值分割的方法,将嫩叶和老叶分离;其次采用区域标识的方法,去掉嫩叶图像中孤立噪声区域,实现茶叶"两瓣一心"区域的提取,并采用数学形态学的膨胀运算,填充图像中由于病害等引起的叶片表面缺陷;最后提出始于顶端、逐行扫描的方法,直至检测出叶片分叉部位,实现嫩芽目标的检测。实验结果表明,该方法能对30幅图像正确检测出28幅,准确率为93.3%,表明该方法可以对有叶片重叠的单株茶叶嫩芽目标进行检测。; 刘志杰田艳娜杨亮亮杨福增杨青; 关键词：茶叶目标检测数学形态学

基于杂交小波变换的农业图像去噪算法研究: 在农业信息化、智能化、自动化分级与检测和机器视觉等领域,涉及到大量的图像处理问题,而图像去噪作为重要的图像预处理步骤之一,对农业信息化、智能化的发展起着不可忽视的作用,去噪效果的好坏直接影响自动化检测的水平。小波变换以其...; 田艳娜; 关键词：图像去噪遗传算法; 文献传递

重叠条件下茶叶嫩芽识别方法研究: 茶叶嫩芽的自动识别是实现茶叶自动化采摘的难点之一,本文针对陕西名茶"午子仙毫"茶叶图像,采用提取绿色分量、区域标记和逐行扫描相结合的方法,实现了叶片重叠条件下的嫩芽自动识别。实验中,首先提取茶叶原始彩色图像中的绿色分量,...; 刘志杰田艳娜杨亮亮杨福增; 关键词：茶叶目标识别数学形态学; 文献传递

基于贝叶斯估计的杂交小波图像降噪新算法被引量：2: 2012年; 针对传统图像去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低等问题,受杂交育种学启发,借鉴遗传算法思路,提出了一种基于贝叶斯估计的杂交小波变换图像去噪算法。该算法以贝叶斯小波去噪后的图像作为父本,维纳滤波处理后图像作为母本进行杂交,对挑选出的个体进行逐代杂交和变异生成子代,将最优子代作为算法的最终解,对其解码还原为去噪后的图像。本算法去噪后的图像峰值信噪比远高于传统算法;去噪后的视觉效果也好于传统方法。实验结果表明该方法不仅能有效消除图像噪声,还能较好地保留图像边缘等细节特征。; 陈丽萍杨福增田艳娜; 关键词：贝叶斯估计图像去噪遗传算法

基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法被引量：12: 2011年; 针对现有图像去噪方法去噪效果不明显、易丢失细节特征等缺陷,提出了一种基于杂交小波变换的农产品图像去噪算法。该方法综合了小波去噪能较好保留图像细节特征和Wiener滤波器可得到最优解的优势,分别以经小波变换、Wiener滤波处理后的图像作为杂交小波变换初始种群的父本和母本,并以最大类间方差作为适应度函数来评价个体的优劣,通过杂交和变异操作实现基因重组,提取出小波变换与Wiener滤波在图像去噪中的优势基因;经过有限次的杂交代数最终得到兼有父本和母本优势的子代图像。试验中用红枣和小麦图像对算法进行测试,去噪后红枣和小麦的图像峰值信噪比(PSNR)分别为178.44和183.24,好于邻域平均法(176.76和175.16)、中值滤波法(174.79和173.13)、维纳滤波(172.75和173.48)和高斯滤波(167.50和165.60)等常规去噪方法,并且在视觉效果上同时兼有噪声低和边缘清晰等优点,表明该方法用于农产品图像去噪是有效的、可行的。; 杨福增田艳娜杨亮亮何金伊; 关键词：小波变换滤波器去噪峰值信噪比

基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方法被引量：63: 2009年; 与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质。为此,需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法。本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法,实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测。针对清明期陕西名茶"午子仙豪"茶叶,首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量,并采用双阈值方法对图像进行分割;然后根据茶叶嫩芽的形状特征,检测茶叶嫩芽的边缘。实验结果表明:基于颜色和形状特征的识别方法能有效分辨出茶叶嫩芽,识别准确率为94%,为实现茶叶嫩芽的自动采摘提供了一种有效方法。; 杨福增杨亮亮田艳娜杨青

一种履带式山地遥控拖拉机控制系统: 一种履带式山地遥控拖拉机控制系统，包括三部分：信号发射装置、信号接收处理装置和液压驱动装置，其特征是：信号发射装置即手持遥控器发送控制信号，该信号通过无线传输网络传递给信号接收处理装置，解码后得到开光量信号并将其传输给液...; 杨福增何金伊胡国田徐秀栋田艳娜张季琴张战文刘志杰; 文献传递

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田艳娜