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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
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
作者:
李光林
杨士航
马驰
黄小玉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
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
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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稀疏邻域
正则化
几何结构
稀疏重构
特征分解
基于改进的区域能量特征多分辨率图像融合算法
图像融合
区域加权能量
多分辨率
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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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
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3.0
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引证文献(2)
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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
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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
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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