農業圖像智能檢測 陳兵旗 陳思遙 李景彬 9787577211626 【台灣高等教育出版社】

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書名：農業圖像智能檢測
ISBN：9787577211626
出版社：華中科技大學
著編譯者：陳兵旗 陳思遙 李景彬
頁數：524
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745544
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編輯推薦
強國必先強農，農強方能國強。《智能化農業裝備技術研究叢書》由中國農業機械學會組織編寫、中國工程院趙春江院士主編，內容主要圍繞智能裝備技術、關鍵核心部件技術、農業系統、基礎共性技術等領域展開，旨在全面呈現我國農業科技和裝備技術研究成果，為加速我國農業強國建設提供理論及技術支撐，以形成具有我國自主特色的智能化農業裝備技術創新路線，促進農業現代化和鄉村振興全面推進。同時，叢書入選2024年度國家出版基金資助項目。

內容簡介
數字圖像處理是智能裝備領域的核心技術之一，也是智慧農業的重要技術支撐。隨著”新農科”建設的推進和智慧農業的不斷發展，越來越多的農業院校開設了農業智能裝備工程專業。本書對當前數字圖像處理的農業應用研究進行總結歸納，以滿足教學和研究需要。本書首先介紹了數字圖像處理的基本理論和農業圖像智能檢測的技術框架，然後詳細介紹了研究案例用到的圖像處理常用算法。在應用案例部分，以作者近三十年的圖像處理農業應用研究為主線，結合當前國內外重要研究成果及專業圖像處理算法軟件，為讀者呈現了一套專業、實用、可借鑒的數字圖像處理農業應用技術解決方案。
本書可作為農業工程、智慧農業（數字農業）等領域的科研人員參考用書，也可供相關專業的研究生學習使用。

作者簡介
陳兵旗，中國農業大學教授，博士生導師。從事機器視覺和圖像處理的教學研究工作。是世界上首批對水田作業機器人導航目標進行圖像識別的研究者，提出了多個具有通用性的圖像處理理論算法。擁有諸多國際領先的研究成果。

目錄

目錄

第1章 概論/1
1 1數字圖像處理技術發展概述/1
1 2深度學習概要/6
1 2 1基本概念/6
1 2 2基本思想/7
1 2 3深度學習常用方法/7
1 3農業圖像智能檢測概論/24
1 3 1總論/24
1 3 2種子籽粒圖像檢測概要/25
1 3 3農作物提取與生長量三維圖像監測概要/29
1 3 4農作物病害圖像監測概要/31
1 3 5農副產品圖像檢測概要/32
1 3 6動物行為二維與三維檢測概要/34
1 3 7農田導航線圖像檢測概要/38
參考文獻/41
第2章 圖像處理常用方法/42
2 1圖像顏色與變換/42
2 1 1彩色圖像/42
2 1 2灰度圖像/43
2 1 3顏色變換/43
2 1 4幾何變換/44
2 2目標提取/46
2 2 1閾值分割/46
2 2 2自動二值化處理/47
2 2 3彩色圖像與運動目標提取/50
2 3去噪聲處理/50
2 3 1移動平均/50
2 3 2中值濾波/51
2 3 3二值圖像去噪聲/53
2 4邊緣檢測與提取/53
2 4 1圖像邊緣/53
2 4 2微分處理/54
2 5幾何參數檢測/58
2 5 1圖像的幾何參數/58
2 5 2區域標記/61
2 5 3幾何參數檢測與提取/62
農業圖像智能檢測
目錄2 6直線檢測/64
2 6 1傳統Hough變換的直線檢測/64
2 6 2過已知點的Hough變換直線檢測/66
2 7單目視覺檢測/69
2 7 1參考坐標系/69
2 7 2攝像機模型分析/70
2 7 3攝像機標定/73
2 8雙目視覺檢測/73
2 8 1平行式立體視覺模型/74
2 8 2會聚式立體視覺模型/75
2 8 3直接線性變換標定法/77
2 8 4棋盤標定法/79
2 8 5三維重建/82
2 9小波變換/83
參考文獻/88
第3章 種子籽粒圖像檢測/89
3 1水稻種子分類與檢測/89
3 1 1相關基礎知識/89
3 1 2系統方案/91
3 1 3硬件設備、材料及樣機/91
3 1 4圖像採集與工位標定/93
3 1 5種子提取及幾何參數的測量/94
3 1 6種子所處工位的判斷/95
3 1 7種子特徵信息數據庫的建立/95
3 1 8種子精選/96
3 1 9精選結果分析/99
3 1 10小結/101
3 2排種器試驗台籽粒檢測/102
3 2 1系統硬件構成/102
3 2 2機械裝置/103
3 2 3圖像採集系統/104
3 2 4圖像標定/104
3 2 5圖像採集與拼接/105
3 2 6籽粒的二值化提取/106
3 2 7籽粒計數/107
3 2 8種子分佈區間檢測/107
3 2 9條播參數計算/109
3 2 10穴播與精播參數計算/109
3 3棉花種子精選/111
3 3 1系統方案及構成/112
3 3 2圖像採集及工位設定/113
3 3 3種子提取與判斷/113
3 3 4紅色種子判斷/115
3 3 5破損種子的判斷/116
3 3 6小結/119
3 4玉米粒在穗計數/119
3 4 1設備及軟件環境/119
3 4 2確定玉米果穗區域/120
3 4 3提取玉米果穗穗行/122
3 4 4測量穗行粒數/126
3 4 5穗行的連續提取/127
3 4 6穗行提取結束的判斷及整穗粒數統計/130
3 4 7籽粒測量結果分析/131
3 5玉米種粒圖像精選及定向定位裝置/134
3 5 1項目目標/134
3 5 2種粒動態圖像精選裝置結構與工作原理/134
3 5 3吹除裝置設計/137
3 5 4種粒合格性動態檢測方法/139
3 5 5圖像檢測算法/142
3 5 6試驗結果分析/148
3 6基於傾斜攝影的玉米種粒三維參數測量/155
3 6 1試驗裝置/155
3 6 2測量圖像的預處理/156
3 6 3種粒尺寸的計算/160
3 6 4試驗結果與分析/163
參考文獻/165
第4章 農作物提取與生長量三維圖像監測/166
4 1插秧環境的水稻秧苗提取/166
4 1 1插秧環境圖像採集/166
4 1 2亮度分割法提取秧苗/166
4 1 3微分處理法提取秧苗/168
4 1 4線亮度解析法提取秧苗/169
4 1 5線顏色解析法提取秧苗/170
4 2旱田綠色農作物檢測/173
4 2 1試驗設備及圖像採集/173
4 2 2綠色農作物的顏色特徵/173
4 2 3綠色農作物的提取/176
4 3大田農作物生長量三維圖像監測/181
4 3 1系統硬件構成/181
4 3 2覆蓋面積測量/182
4 3 3株高測量/186
4 3 4玉米植株的三維建模/188
4 3 5系統軟件界面/192
4 4基於改進分水嶺算法的名優茶嫩葉識別分割方法/193
4 4 1材料與方法/194
4 4 2結果與討論/201
參考文獻/202
第5章 農作物病害圖像監測/204
5 1圖像紋理分析基礎知識/204
5 1 1灰度直方圖紋理特徵/204
5 1 2共生矩陣紋理特徵/205
5 1 3差分統計量紋理特徵/208
5 1 4拉格朗日矩陣紋理特徵/209
5 1 5功率譜紋理特徵/210
5 2小麥葉片病害監測/210
5 2 1病害圖像採集與數據庫構建/210
5 2 2病害圖像紋理特徵增強/212
5 2 3病害部位分割/213
5 2 4病害特徵數據計算/215
5 2 5病害診斷/216
5 3基於圖文協同表示學習的小樣本蔬菜病害識別模型/217
5 3 1數據采集/217
5 3 2數據預處理/219
5 3 3雙模態疾病識別模型的構建/220
5 3 4試驗結果/221
5 3 5小結/224
參考文獻/224
第6章 農副產品圖像檢測/225
6 1果園圖像去霧處理/225
6 1 1試驗設備及材料/225
6 1 2圖像去霧原理/225
6 1 3算法調參和改進/227
6 1 4去霧算法效果對比試驗/229
6 2果樹上紅色水果的提取與檢測/232
6 2 1試驗設備與材料/232
6 2 2桃子提取/233
6 2 3匹配膨脹處理/234
6 2 4邊界追蹤處理/236
6 2 5可能圓心點群計算/236
6 2 6可能圓心點群分組/237
6 2 7圓心與半徑計算/238
6 3茯苓自動去皮作業的表皮視覺定位/241
6 3 1茯苓自動去皮機/241
6 3 2茯苓的視頻圖像採集/242
6 3 3表皮位置檢測/243
6 3 4試驗結果與分析/244
6 4基於Mask RCNN的番茄植株整枝操作點檢測方法/251
6 4 1番茄植株整枝原理/251
6 4 2基於Mask RCNN算法的番茄莖稈圖像分割/252
6 4 3主莖和側枝目標識別精度評估/256
6 5一種基於深度分類模型的茭白品質自動分級方法/258
6 5 1數據采集/259
6 5 2準備數據集/260
6 5 3深度分類模型搭建與訓練/260
6 5 4對比試驗/263
6 5 5深度分類模型泛化能力測試/264
6 5 6小結/266
參考文獻/266
第7章 動物行為二維與三維檢測/268
7 1模板匹配基礎知識/268
7 2蜜蜂舞蹈行為檢測/268
7 2 1試驗裝置及視頻圖像採集/269
7 2 2蜜蜂運行軌跡跟蹤/270
7 2 3蜜蜂舞蹈判斷/275
7 2 4小結/280
7 3田間害鼠的圖像捕獲與形狀特徵檢測/281
7 3 1試驗裝置及處理流程/281
7 3 2基於目標權重衰減的背景建模和目標提取/283
7 3 3害鼠身體部分和尾巴部分的特徵提取/284
7 3 4試驗結果與分析/290
7 3 5小結/294
7 4奶牛乳頭的三維圖像檢測與定位/294
7 4 1試驗硬件和軟件設備配置/295
7 4 2雙目相機三維標定/298
7 4 3奶牛乳頭圖像採集/303
7 4 4奶牛乳頭提取/304
7 4 5模擬乳頭目標的判斷/305
7 4 6模擬奶牛乳頭擠奶位置的判斷/306
7 4 7目標點實時三維重建/308
7 4 8試驗結果與分析/310
7 5基於邊界脊線識別的群養豬粘連圖像分割方法/312
7 5 1材料與方法/312
7 5 2粘連豬體分割/314
7 5 3小結/319
7 6基於深度學習的綿羊面部表情自動分類/319
7 6 1準備工作/320
7 6 2深度學習方法/322
7 6 3試驗結果/324
7 6 4小結/325
7 7基於特徵空間方法的豬臉識別/326
7 7 1研究方案/327
7 7 2數據樣本/327
7 7 3特徵臉/329
7 7 4識別試驗/330
7 7 5小結/333
參考文獻/334
第8章 農田導航線圖像檢測/335
8 1水田插秧導航線檢測/335
8 1 1研究圖像採集/336
8 1 2目標苗列線檢測/336
8 1 3目標田埂線檢測/339
8 1 4田端田埂線檢測/344
8 1 5側面田埂線檢測/351
8 1 6系統整合與試驗/351
8 2水田管理導航線檢測/355
8 2 1研究圖像採集/356
8 2 2目標苗列間定位/357
8 2 3水平掃描線上方向候選點檢測/358
8 2 4田端檢測/358
8 2 5已知點的確定及方向線檢測/360
8 2 6目標線檢測結果與分析/361
8 3水田微型除草機器人導航線檢測/365
8 3 1試驗設備/366
8 3 2圖像採集/366
8 3 3檢測算法/368
8 3 4檢測結果與分析/373
8 3 5小結/379
8 4小麥播種行走路線檢測/379
8 4 1試驗設備/379
8 4 2目標直線檢測/379
8 4 3目標直線檢測結果分析/383
8 4 4田端檢測/387
8 4 5試驗驗證/389
8 5玉米收割導航線檢測/389
8 5 1硬件及圖像採集/389
8 5 2玉米列邊界線圖像檢測/389
8 5 3田端圖像檢測/393
8 5 4試驗結果與分析/3

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