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摘要:
针对非结构化自然环境中光照变化和对象重叠特征等外界因素给图像处理带来的难题,提出了一种自然环境下重叠果实的图像识别与边界分割的组合优化算法.该组合优化算法首先对原始图像进行噪声滤波处理,然后利用Sobel算子以及改进算子的最大类方差法(OTSU)来辨识重叠果实目标;接着采用K-means算法对重叠目标的像素进行聚类得到单个目标位置,再结合边缘检测结果的连通域分析及区域生长获得单个目标边界的大致区域;最后利用基于限制区域的分水岭算法,得到目标的精确边界.为了验证所提算法的有效性和适应性,进行了试验研究.试验结果表明:所提出的组合优化算法不仅可以在自然环境下从重叠物体图像背景中识别出重叠目标,而且还可以从重叠目标中分割出单个目标的精确边界.
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文献信息
篇名 自然环境下重叠果实图像识别算法与试验
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 机器视觉 重叠目标分割 分水岭算法 组合优化算法
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 农业装备与机械化工程
研究方向 页码范围 21-26
页数 分类号 TB137
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.06.003
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 刘成良 上海交通大学机械与动力工程学院 200 2288 27.0 38.0
2 王小华 上海大学机电工程与自动化学院 13 58 3.0 7.0
3 苗中华 上海大学机电工程与自动化学院 39 196 6.0 13.0
4 沈一筹 上海大学机电工程与自动化学院 2 38 1.0 2.0
5 周小凤 1 38 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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机器视觉
重叠目标分割
分水岭算法
组合优化算法
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研究来源
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农业机械学报
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