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基于CLAHE和开闭运算的绿色苹果图像分割

         
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依据绿色苹果图像的自身特点,设计了一种分区域提取而后合并的图像分割方法;首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE),增大果实和背景的颜色差,而后获取R-B色差图像,得到以光常区域为主的区域;然后用CLAHE处理后的图像进行开闭运算,提取局部极大值,得到以高亮区域为主的区域;最后将两区域合并获得完整的果实目标区域;为了验证该方法的有效性,运用Hough算法检测圆,并用相对偏差、圆心相对误差及半径相对误差3个评价指标来定量评价;试验结果表明,提取区域与果实目标区域相比,顺光下,相对偏差、圆心和半径相对误差平均值分别为3.59％,4.76％％和2.60％;逆光下,3个指标的平均值分别为10.77％、16.77％、11.49％;无论是顺光还是逆光都有很好的识别效果,能满足机器人采摘果实的精确定位的要求.

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