以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。

湖南科技大学课程教案(章节、专题首页)，复习必过！ 《计算机图形图像技术》习题选讲.pdf

4K超高清HDR主观评价用测试图像技术特点与制作-朱军

在对图像进行处理、分析和理解的过程中，需要对图像及其中间结果和最终结果进行 输入和输出，因此需要使用由图形图像设备、显示模式、颜色表和图形用户界面 GUI 组成 的图形图像系统来实现整个过程。

为了快速准确地获取黄瓜叶片的含氮量和叶面积指数等生长信息, 提出了采用多光谱图像技术对黄瓜生长信息进行检测的新方法。利用标定板建立黄瓜叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性公式。通过多光谱相机对样本在绿光、红光和近红外三个通道的图像进行处理, 获得叶片样本在每一通道的灰度值, 然后根据标定板所建立的灰度值与反射率间的经验线性公式将对应的灰度值转为反射率值, 并由反射率值计算出黄瓜的植被指数。采用最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立植被指数同叶片含氮量以及叶面积指数间的拟合模型。结果表明植被指数同叶片含氮量和叶面积指数的拟合相关系数分别为0.8665和0.8553。表明植被指数与黄瓜的叶片含氮量和叶面积指数具有紧密的相关性, 也为快速采集黄瓜生长信息提供了一种新方法。

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《视频图像技术原理与案例》第21章-面向深度学习的智能化图像处理环境搭建 深度学习原理.pptx

模拟图像经过数字化后，根据图像标准把图像信息以像素的形式，按照指定的图像格 式存入磁盘、光盘和磁带等存储介质，从而为图像处理和分析提供了详尽的数字图像信息。 如果需要对图像进行处理和分析，则首先必须查询图像，并读取图像信息和显示图像，然 后再对图像进行处理和分析，而且最终需要把分析结果写入结果图像。因此，图像的读取、 显示和写入是图像处与分析的基础。

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