基于大津算法连通域的松果多目标识别定位

牛晗; 伍希志

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基于大津算法连通域的松果多目标识别定位

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松果识别对其产量评估、智能采摘等具有非常重要的意义.提出一种基于二值图像连通域的松果图像识别方法,首先研究松果图像RGB颜色特征规律,进行RGB颜色分量色差运算;然后选取合适的阈值对松果R-G图像进行二值化处理,初步分割果实和背景;再在图像分割时采用小面积连通域面积阈值法去除噪声的影响;最后采用连通域外接矩形法进行松果识别与统计,并计算出松果质心位置.结果表明,采用OTSU二值化分割+连通域噪音去除方法,可以清晰地分离出松果果实,松果识别平均准确率为89.6％.基于二值图像连通域的松果多目标果实识别与定位,为以后实现松果的自动化采摘提供了技术基础.

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来源
《江苏农业科学》 |2021年第15期|193-198|共6页
作者
牛晗; 伍希志;
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作者单位

中南林业科技大学材料科学与工程学院湖南长沙410082;

中南林业科技大学材料科学与工程学院湖南长沙410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像处理; 松果; 多目标; 连通域; 识别;

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