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公开(公告)号：CN116030274B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202211163387.3
申请日：2022-09-23
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站
IPC: G06V10/50 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供的一种基于自适应密度聚类的青花椒果序检测方法，包括以下步骤：采集青花椒图像信息，将青花椒图像信息划分为多个单元区，并从各单元区中提取HOG特征，得到HOG特征图；基于HOG特征图确定出方向‑强度联合特征图I；采用ExGR指标对原始青花椒图像进行植物区域分割，提取出绿色植物区域,并对绿色植物区域进行标记得到标记矩阵PM；将方向‑强度联合特征图I和绿色植物区域矩阵PM进行融合得到融合特征图F；对融合特征图F进行均值滤波，并由滤波后的融合特征图F中提取出青花椒的果粒点图；采用自适应密度聚类算法对果粒点图进行聚类处理，得到青花椒的果序；通过上述方法，能够对青花椒的果序进行准确检测，从而为花椒产量的预估提供准确的数据支持。
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公开(公告)号：CN119478534A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411636919.X
申请日：2024-11-15
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/28 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06V10/56 , G06N3/048 , G06V10/82 , G06V10/54 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供的一种基于残差图卷积的土种识别方法，包括：将样本土壤图像由RGB颜色空间映射到Lab颜色空间，并将Lab颜色空间中亮度分量L剔除，将样本土壤图像的RGB颜色空间的三个颜色通道的分量与Lab颜色空间的a分量和b分量形成第一输入信息；将样本土壤图像转换成灰度图像，并由灰度图像形成第二输入信息；构建土种识别模型，所述土种识别模型包括PH颜色通道关联增强模块、多尺度边缘空间自适应增强模块、平均池化层、土壤层级图卷积模块以及先验层级引导模块；将待测土壤图像的第一输入信息、第二输入信息以及土属‑土种层级标签词嵌入特征以及土属‑土种层级关系临接矩阵输入至训练完成的土种识别模型中得到待测土壤的土种。
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公开(公告)号：CN114757858A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210264572.5
申请日：2022-03-17
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站((重庆市马铃薯脱毒研究中心、重庆市土壤肥料测试中心)) , 西藏自治区农牧科学院农业资源与环境研究所
Abstract: 本发明提供的一种基于双高斯拟合的土壤图像亮度可控增强方法，包括以下步骤：将土壤图像Y分量直方图的主峰值点作为分割点，将土壤图像Y分量直方图分为左侧直方图和右侧直方图，以过主峰值点且平行于Y分量直方图坐标系的纵轴的直线作为对称轴，对左侧直方图和右侧直方图进行翻转，得到左侧直方图和右侧直方图的对称折线；将原左侧直方图和原左侧直方图对应的对称折线以及原右侧直方图所对应的对称折线进行高斯拟合形成两条高斯曲线；从两条高斯曲线中取原左侧直方图所对应的高斯曲线段以及原右侧直方图所对应的高斯曲线段构成土壤图像Y分量直方图的双高斯拟合曲线；对双高斯拟合曲线进行亮度迁移处理后再进行灰度映射处理得到亮度迁移后的亮度灰度级；对亮度灰度级进行映射校正得到亮度可控增强后的土壤图像Y分量，并将土壤图像Y分量与原土壤图像的U分量和V分量进行融合得到最终的亮度可控的土壤图像。
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公开(公告)号：CN113240619B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110105288.9
申请日：2021-01-26
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站((重庆市马铃薯脱毒研究中心、重庆市土壤肥料测试中心))
Abstract: 本发明提供的一种基于改进减法直方图的土壤图像阴影检测方法，包括以下步骤：S1.确定土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征；S2.基于土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征确定土壤图像的阴影搜索区间；S3.基于土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征确定土壤图像的阴影检测阈值；S4.基于土壤图像的阴影搜索区间以及阴影检测阈值对土壤图像进行阴影检测；能够有效地对土壤图像的阴影和非阴影区域进行准确的识别、分割，从而确保土壤图像阴影的检测精度，而且算法中不存在冗余，有效提高检测效率，并且具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108961295A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810845832.1
申请日：2018-07-27
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站
CPC classification number: G06T7/136 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/187 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明提供一种基于正态分布H阈值的紫色土图像分割提取方法，包括步骤S1：将含有紫色土区域的彩色图像转化为HSV颜色空间的图像Ⅰ；S2：确定对图像Ⅰ进行分割的阈值，对图像Ⅰ进行分割，得到二值图像Ⅱ；S3：识别二值图像Ⅱ的边界，得到二值图像Ⅲ；S4：提取二值图像Ⅲ中紫色土区域的边界，得到提取出边界的二值图像Ⅴ；S5：对二值图像Ⅲ中边界分割出来的封闭区域进行填充，得到二值图像Ⅳ；S6：求二值图像Ⅳ与含有紫色土区域的彩色图像的哈达玛积；本发明充考虑到紫色土彩色图像的土壤区域在HSV颜色空间H分量有良好的聚集特性和紫色土图像的H分量近似正态分布的特性，获取H分量分割阈值，将土壤区域从背景区域中快速、准确、完整分割出来。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114757858B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210264572.5
申请日：2022-03-17
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站 , 西藏自治区农牧科学院农业资源与环境研究所
Abstract: 本发明提供的一种基于双高斯拟合的土壤图像亮度可控增强方法，包括以下步骤：将土壤图像Y分量直方图的主峰值点作为分割点，将土壤图像Y分量直方图分为左侧直方图和右侧直方图，以过主峰值点且平行于Y分量直方图坐标系的纵轴的直线作为对称轴，对左侧直方图和右侧直方图进行翻转，得到左侧直方图和右侧直方图的对称折线；将原左侧直方图和原左侧直方图对应的对称折线以及原右侧直方图所对应的对称折线进行高斯拟合形成两条高斯曲线；从两条高斯曲线中取原左侧直方图所对应的高斯曲线段以及原右侧直方图所对应的高斯曲线段构成土壤图像Y分量直方图的双高斯拟合曲线；对双高斯拟合曲线进行亮度迁移处理后再进行灰度映射处理得到亮度迁移后的亮度灰度级；对亮度灰度级进行映射校正得到亮度可控增强后的土壤图像Y分量，并将土壤图像Y分量与原土壤图像的U分量和V分量进行融合得到最终的亮度可控的土壤图像。
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公开(公告)号：CN118702516A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410721623.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 西南大学 , 重庆市农业技术推广总站
Abstract: 本发明公开了一种尾菜堆肥制备育苗基质的方法，属于尾菜处理技术领域，所述方法步骤如下：(1)将尾菜粉碎后在堆肥物料中加入微生物菌剂和发酵平衡剂，随后覆气流膜；(2)混合均匀于发酵前两天曝气，曝气完成后进行好氧发酵，发酵期间每隔7天翻堆一次；(3)发酵过程中最高温度不超过60℃，发酵30‑40天后完成发酵，解决目前尾菜堆肥含水率要求严格、腐殖化时间长，不同尾菜之间难以混合堆肥的问题。
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公开(公告)号：CN110084820B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910278024.6
申请日：2019-03-30
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站
Abstract: 本发明提供一种基于改进FCM算法的紫色土图像自适应分割提取方法，包括步骤：S1：利用改进FCM算法对包含有紫色土区域的原始图像进行初始分割，得到初始分割后的二值图像I；S2：获取二值图像I中面积最大的紫色土连通域，得到二值图像II；S3：填充二值图像II中的空洞，得到二值图像III；S4：求二值图像III与原始图像的哈达玛积，得到只包含有紫色土图像的分割图像；本发明相对于已有的算法，本文方法的分割精度更高，且时间花销较少，能自适应获取FCM最优聚类数，对从复杂背景紫色土彩色图像中分割提取紫色土区域图像具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112862765B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110104176.1
申请日：2021-01-26
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站((重庆市马铃薯脱毒研究中心、重庆市土壤肥料测试中心))
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06T7/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供的一种基于半监督离散度的土壤彩色图像阴影检测方法，将H转换为H”，并利用H”和I引入拉伸因子用于构建具有显著双峰和分离特性的m测度，用于阴影检测；然后，利用m测度直方图双峰特性确定阴影检测阈值，并根据粗略估计的检测阈值及2个主峰点，对部分数据作阴影与非阴影标定，分析获取阴影与非阴影区域监督信息；最后，构建待检测数据子集和定义其与阴影与非阴影监督信息的离散度，逐步进行对未标定数据半监督聚类，完成土壤彩色图像阴影检测，能够对土壤图像的阴影进行准确检测，能够有效提高图像阴影检测监督，并且能够有效提高检测效率。
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公开(公告)号：CN108961295B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810845832.1
申请日：2018-07-27
Applicant: 重庆师范大学 , 重庆市农业技术推广总站
Abstract: 本发明提供一种基于正态分布H阈值的紫色土图像分割提取方法，包括步骤S1：将含有紫色土区域的彩色图像转化为HSV颜色空间的图像Ⅰ；S2：确定对图像Ⅰ进行分割的阈值，对图像Ⅰ进行分割，得到二值图像Ⅱ；S3：识别二值图像Ⅱ的边界，得到二值图像Ⅲ；S4：提取二值图像Ⅲ中紫色土区域的边界，得到提取出边界的二值图像Ⅴ；S5：对二值图像Ⅲ中边界分割出来的封闭区域进行填充，得到二值图像Ⅳ；S6：求二值图像Ⅳ与含有紫色土区域的彩色图像的哈达玛积；本发明充考虑到紫色土彩色图像的土壤区域在HSV颜色空间H分量有良好的聚集特性和紫色土图像的H分量近似正态分布的特性，获取H分量分割阈值，将土壤区域从背景区域中快速、准确、完整分割出来。
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