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摘要:
针对草坪杂草图像前景与背景灰度相近导致图像前景难以识别的问题,本研究提出一种基于局部密度的Retinex增强算法.首先,为了突出图像前景,平滑杂乱背景,利用局部方差对图像进行预处理.其次,为了更准确地得到所需部分像素的空间信息,利用多阈值分割和开运算差分将像素分为前景、背景和待细分像素3类,利用局部密度提取待细分像素的空间信息.最后,为了融合局部密度信息,采用Sigmoid函数优化反射分量灰度变换系数,得到增强图像.结果表明,本研究算法增强效果良好,能有效扩大杂草与草坪草的灰度差,抑制背景噪声,峰值信噪比相对传统Retinex算法提高24.23%.
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文献信息
篇名 基于改进的Retinex算法的草坪杂草识别
来源期刊 江苏农业学报 学科 农学
关键词 图像增强 局部方差 局部密度 Retinex算法 草坪杂草
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 植物保护|PLANT PROTECTION
研究方向 页码范围 1417-1424
页数 8页 分类号 TP391.41|S451.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-4440.2021.06.008
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研究主题发展历程
节点文献
图像增强
局部方差
局部密度
Retinex算法
草坪杂草
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
江苏农业学报
双月刊
1000-4440
32-1213/S
大16开
南京市孝陵卫钟灵街50号省农科院内
28-113
1985
chi
出版文献量(篇)
3989
总下载数(次)
8
总被引数(次)
36498
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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