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摘要:
苹果图像边缘提取是苹果分级过程中的重要一步,正确地提取出苹果边缘,可有效提高分级的正确率.针对传统边缘提取算法边缘定位精度低、抗噪能力弱、边缘点模糊等缺点,提出一种基于多方向改进Sobel算子和自适应阈值的苹果边缘提取算法.将传统Sobel算子方向模板增加至8个来提高边缘定位精度;通过改进小波系数邻域进行方差估计,来获得自适应最佳阈值;结合阈值和改进Sobel算法获得苹果边缘图像.通过苹果边缘检测实验表明:该自适应算法处理时间相比于传统Sobel边缘检测降低了30.4%,分级正确率从93%提高至97.5%,表明该算法在去噪的同时能够较好保留边缘信息,有利于提高后续苹果分级检测的精度.
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文献信息
篇名 一种基于改进Sobel算子的苹果图像边缘提取算法的研究
来源期刊 天津农业科学 学科 工学
关键词 改进Sobel 边缘提取 最佳阈值
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 农业经济与信息技术
研究方向 页码范围 51-55
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-6500.2020.09.011
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 黄勋 24 81 5.0 7.0
2 赵志明 19 51 5.0 6.0
3 陈浩 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
改进Sobel
边缘提取
最佳阈值
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
天津农业科学
月刊
1006-6500
12-1256/S
大16开
天津市南开区白堤路268号农科大厦1905室
6-165
1974
chi
出版文献量(篇)
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6
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