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摘要:
针对机器视觉识别中自然光照条件下未成熟绿色果实的识别存在颜色与背景相似、光照不均、果叶遮挡等问题,该文提出在判别区域特征集成(discriminative regional feature integration,DRFI)算法框架的基础上,结合颜色、纹理、形状特征,对未成熟绿色桃子进行识别.首先通过基于图的图像分割(graph-based image segmentation)算法,取不同的参数将图像分割为多层,再计算各层图像的显著图,并用线性组合器将其融合,得到DRFI显著图.再用OTSU算法得到的阈值自适应调整之后对DRFI显著图进行分割,减少了显著图中识别为低概率果实的误分割.对于分割后仍存在的果实相互粘连的情况,通过控制标记符和距离变换相结合的分水岭分割算法将其分开.试验结果表明:该方法在训练集中的准确识别率为91.7%,在验证集中的准确识别率为88.3%,与相关文献报道的结果以及原始DRFI算法在验证集中的检测结果相比,该文方法的准确识别率提高了3.7~10.7个百分点,较有效地解决了颜色相近和果叶遮挡问题,可为果树早期估产和绿色果实采摘自动化、智能化提供参考.
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文献信息
篇名 基于改进判别区域特征融合算法的近色背景绿色桃子识别
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 机器视觉 图像处理 算法 桃子 显著对象检测 特征提取 分水岭变换 识别
年,卷(期) 2018,(23) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 142-148
页数 7页 分类号 S126
字数 5769字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.23.017
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 李光林 西南大学工程技术学院 45 226 8.0 13.0
2 马驰 西南大学工程技术学院 10 33 4.0 5.0
3 黄小玉 西南大学工程技术学院 3 12 2.0 3.0
4 杨士航 西南大学工程技术学院 3 12 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
图像处理
算法
桃子
显著对象检测
特征提取
分水岭变换
识别
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
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