本文關(guān)鍵詞：基于空間特征譜聚類算法的含噪蘋果圖像優(yōu)化分割

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【摘要】：為了減少噪聲對蘋果采摘機(jī)器人的目標(biāo)識別所帶來的影響,對含噪蘋果圖像的分割方法進(jìn)行了研究。該研究設(shè)計(jì)一種針對噪聲具有魯棒性的蘋果圖像分割方法,首先計(jì)算蘋果圖像的三維空間特征點(diǎn)的緊致性函數(shù),用以構(gòu)造鄰近點(diǎn)的相似矩陣實(shí)現(xiàn)蘋果圖像的去噪效果;再利用離群點(diǎn)矩陣拆分并由其他剩余列向量線性表示,對相似矩陣進(jìn)行離群點(diǎn)調(diào)優(yōu)實(shí)現(xiàn)聚類優(yōu)化,進(jìn)而提出基于空間特征的譜聚類含噪蘋果圖像分割的優(yōu)化算法,旨在提高分割算法的效率和識別準(zhǔn)確率。通過對兩幅蘋果圖像添加不同程度的高斯和椒鹽噪聲(方差分別為0.01、0.05和0.1的高斯噪聲和概率為0.01、0.05和0.1的椒鹽噪聲)進(jìn)行試驗(yàn),分別求出譜聚類方法、基于空間特征的譜聚類方法和該文優(yōu)化方法的蘋果目標(biāo)圖像的分割圖,并計(jì)算三類方法的分割準(zhǔn)確率。該文優(yōu)化方法對于單個蘋果受不同噪聲影響下的分割準(zhǔn)確率均在99%以上,對于重疊蘋果的分割準(zhǔn)確率均在98%以上,對于所選取的30幅蘋果圖在方差為0.05的高斯噪聲和概率為0.01的椒鹽噪聲影響下的平均分割準(zhǔn)確率為99.014%。結(jié)果表明:譜聚類方法受噪聲的影響較大;基于空間特征的譜聚類方法的分割效果受噪聲的影響較小,但在邊界區(qū)域仍然有很多錯分的像素;優(yōu)化方法在邊界區(qū)域的分割要優(yōu)于基于空間特征的譜聚類方法;在設(shè)定的試驗(yàn)條件下,其分割結(jié)果準(zhǔn)確率相對于基于空間特征的譜聚類方法和傳統(tǒng)的譜聚類方法可分別提高5%~6%和9%~25%。在分割效率方面,該文優(yōu)化方法的分割時間低于傳統(tǒng)的譜聚類算法,且與基于空間特征譜聚類方法接近。研究結(jié)果為蘋果采摘機(jī)器人的快速目標(biāo)識別提供參考。
【作者單位】： 江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;常州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像分割 算法 水果 空間特征 譜聚類 聚類優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31571571) 江蘇省高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(PAPD) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20133227110024)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】：

【參考文獻(xiàn)】

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5 原s，

本文編號：730577