1 烟台大学, 山东 烟台 264000
2 聊城大学, 山东 聊城 252000
植株的图像提取是进行植株位置判定的基础, 是图像分割的范畴。图像的色彩信息是不容忽视的一方面, 基于此提出了一种基于色彩的区域分割方法。由于植株的绿色成分较大, 故可采用最大分量提取的方法实现对图片中植株部分的分割, 此种方法计算量很小, 只需按像素操作即可。另外其中提出的非彩色部分剔除方法能够较好的分离出建筑物和植物, 使得分割出的图像更为准确。自适应阈值二值化计算方法可以根据图像自身的亮度值进行实时计算, 能够较好的适应不同光照条件下图片的二值化处理。经过实例验证, 此方法具有一定的有效性和合理性。
彩色图像分割 植株提取 图像二值化 最大分量提取 color image segmentation plant extract image binaryzation maximum component extraction
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 应用光学国家重点实验室, 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100039
采用Verilog语言设计了一套基于RGB格式的视频采集预处理系统,先将采集到的RGB信号转换成易于处理的YCbCr信号,然后进行相应的处理,最后再转为RGB信号输出显示.系统包含视频采集模块、视频显示模块、IIC控制模块和视频处理模块.各个模块的功能通过在Xilinx公司的XC5VLX110T上得到实现.给出了系统的效果演示、仿真结果和效率分析,结果表明该方案是可行的,并且在处理速度上有很大的优势.
中值滤波 二值化 预处理 视频格式转换 median filtering image binaryzation pre-treatment video format conversion
针对织物的纱线密度检测,提出一种对织物图像,信息进行检测的方法。通过数字相机获得织物图像,对织物图像进行最优二值化处理。利用像素黑白颜色区分织物上的纱线和间隙,通过扫描经线和纬线方向的像素颜色值获得纱线处像素颜色特性,从而计算出经线方向和纬线方向的纱线数目。根据各方向最大像素数得织物的大小，即可得知织物的密度。
织物密度 数字图像处理 图像二值化 fabric density digital image processing image binaryzation
