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摘要:
绿色作物的识别是农业机械视觉系统的重要研究内容之一,该文采用RGB颜色系统,基于统计分析提出了一种绿色作物图像分割方法.从简单物体光照颜色模型方面,分析了RGB颜色空间中作物绿色“恒量”(Gvalue>Rvalue and Gvalue>Bvalue)的存在性,构建了作物图像分割相对错误率评估模型.并与传统颜色索引方法Excess Green(ExG)+auto-threshold进行了对比分析.试验结果表明,在正常光照条件下:1)采用的算法对田间不同作物-土壤组图像分割的相对错误率均有显著影响:其中,相对ExG+auto-threshold算法,采用RGB算法的结果图像中大多能保留油菜、大豆和甘蔗的形态学特征;2)采用的算法、光照变化以及算法与光照变化的交互作用均对室外美人蕉图像分割的相对错误率有显著影响;其中,相对ExG+auto-threshold算法,采用RGB算法的结果图像中大多能去除背景噪声.单因子方差分析进一步表明,光照变化对采用ExG+auto-threshold算法分割图像的阈值有显著影响.该文提出的RGB算法相对传统的ExG+auto-threshold绿色索引,对于早期生长的绿色作物是一种有效、简单的图像分割方法,对作物-土壤、光照变化不敏感.
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文献信息
篇名 基于颜色特征的绿色作物图像分割算法
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 农业机械 导航 绿色作物 图像分割 机器视觉
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 183-189
页数 分类号 TP391.4
字数 4237字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.07.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗锡文 华南农业大学南方农业机械装备关键技术省部共建教育部重点实验试验室 205 5214 40.0 64.0
2 张志斌 内蒙古大学计算机学院 7 177 3.0 7.0
3 臧英 华南农业大学南方农业机械装备关键技术省部共建教育部重点实验试验室 24 1159 16.0 24.0
4 厚福祥 内蒙古农业大学能源与交通工程学院 9 247 7.0 9.0
5 徐晓东 内蒙古大学计算机学院 13 187 4.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
农业机械
导航
绿色作物
图像分割
机器视觉
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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