本文關(guān)鍵詞：自然環(huán)境下重疊果實(shí)圖像識別算法與試驗

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【摘要】：針對非結(jié)構(gòu)化自然環(huán)境中光照變化和對象重疊特征等外界因素給圖像處理帶來的難題,提出了一種自然環(huán)境下重疊果實(shí)的圖像識別與邊界分割的組合優(yōu)化算法。該組合優(yōu)化算法首先對原始圖像進(jìn)行噪聲濾波處理,然后利用Sobel算子以及改進(jìn)算子的最大類方差法(OTSU)來辨識重疊果實(shí)目標(biāo);接著采用K-means算法對重疊目標(biāo)的像素進(jìn)行聚類得到單個目標(biāo)位置,再結(jié)合邊緣檢測結(jié)果的連通域分析及區(qū)域生長獲得單個目標(biāo)邊界的大致區(qū)域;最后利用基于限制區(qū)域的分水嶺算法,得到目標(biāo)的精確邊界。為了驗證所提算法的有效性和適應(yīng)性,進(jìn)行了試驗研究。試驗結(jié)果表明:所提出的組合優(yōu)化算法不僅可以在自然環(huán)境下從重疊物體圖像背景中識別出重疊目標(biāo),而且還可以從重疊目標(biāo)中分割出單個目標(biāo)的精確邊界。
【作者單位】： 上海大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院;現(xiàn)代農(nóng)裝科技股份有限公司;上海交通大學(xué)機(jī)械與動力工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 機(jī)器視覺 重疊目標(biāo)分割 分水嶺算法 組合優(yōu)化算法
【基金】：國家高技術(shù)發(fā)展研究計劃(863計劃)項目(2013AA102307) 上海市基礎(chǔ)研究重點(diǎn)項目(12JC1404100)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 引言農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中場景固有的非結(jié)構(gòu)化特點(diǎn)給圖像識別處理帶來了巨大挑戰(zhàn)[1-3]。首先,自然環(huán)境是開放的不可控環(huán)境,光源強(qiáng)度、色溫、照射方向等參數(shù)的動態(tài)變化會引起目標(biāo)對象外觀特征的不確定性[4-5];再者,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)目標(biāo)的特征重疊給圖像分割處理帶來了諸多困難。因此,自然環(huán)境下

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本文編號：684525