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题名基于机器视觉的水稻秧苗图像分割
被引量:7
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作者
袁加红
朱德泉
孙丙宇
孙磊
武立权
宋宇
蒋锐
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机构
安徽农业大学工学院
安徽省粮食作物协同创新中心
中国科学院合肥智能机械研究所
安徽农业大学农学院
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出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2016年第6期1069-1075,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51403005)
国家农业科技成果转化项目(2014C30000162)
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文摘
水稻秧苗的识别是水稻插秧机自主导航系统的关键内容之一。针对插秧机机器视觉导航中稻田图像秧苗与背景分割问题,建立了基于RGB(红绿蓝)颜色空间的秧苗表面颜色模型。通过颜色特征对秧苗图像进行处理,使用Photoshop软件获取秧苗部分和背景R,G,B分量值;通过对G-R值与G-B值的分析统计,发现两者之间存在分界关系:各自的权重与各分量的乘积之和为某个定值;为方便分析,选取权值a,b为0.5,即Ex G因子,采用Otsu法获取定值最佳值,最大程度分割出目标和背景。与适合于大多数绿色作物的传统RGB法进行比较,并采用分割质量因子和算法运算时间作为评判标准,分析各算法的综合性能。试验发现,Ex G因子结合Otsu分割法分割效果相对理想、稳定性更高,而且耗时更短。
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关键词
水稻秧苗
exg因子
OTSU法
图像分割
质量因子
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Keywords
rice seedling
exg index
Otsu method
image segmentation
quality factor
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于色彩与高斯模型的油菜图像根系分割
被引量:2
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作者
刘金亚
刘昌华
许鲲
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机构
武汉轻工大学数学与计算机学院
农业农村部油料作物生物学与遗传育种重点实验室中国农业科学院油料作物研究所
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出处
《武汉轻工大学学报》
2019年第5期69-74,80,共7页
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基金
国家重点研发计划(2016YFD0100202)
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文摘
利用图像处理技术从甘蓝型油菜植株中识别出油菜根部及根部肿瘤等信息,进而分析甘蓝型油菜植株的根肿病程度。从原图像中提取出目标是解决实际问题的关键步骤,因此从复杂背景的甘蓝型油菜植株图像中分割出根部区域是准确识别其病害程度的关键。提出以EXG过绿颜色分割算法与高斯YCbCr颜色算法相结合的分割方法。首先通过EXG过绿颜色分割方法分离出绿色的茎叶部分,其次将RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间,利用高斯模型判断根的像素点,因此分割出甘蓝型油菜植株的根部区域,进一步利用数学形态学方法将得到的根部二值图进行膨胀与腐蚀的去燥操作,最终完成图像分割。利用该方法对不同拍摄环境且背景复杂的10幅油菜植株图像进行分割,为验证该方法的有效性,分别采用EXG过绿颜色算法与K-Means聚类算法作对比实验。实验结果表明,该算法的误差率均低于10%,10幅图像的平均误差率为6.984%。所做研究的方法能较准确的分割出甘蓝型油菜植株的根部区域,为后期识别甘蓝型油菜根肿病程度的研究提供参考。
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关键词
图像分割
高斯模型
exg因子
色彩空间
甘蓝型油菜
根部
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Keywords
image segmentation
Gaussian model
exg factor
color model
Brassica napus L.
root
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S126
[农业科学—农业基础科学]
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题名基于MRFO的茶叶嫩芽图像分割方法
被引量:1
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作者
姜苗苗
问美倩
杨芷羽
王铂闻
程玉柱
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机构
南京林业大学机械电子工程学院
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出处
《农业装备与车辆工程》
2021年第5期29-32,共4页
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基金
南京林业大学大学生创新项目(2019NFUSPITP160)。
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文摘
针对名优茶早期嫩芽检测问题,提出一种基于魔鬼鱼觅食优化(MRFO)的颜色因子与阈值的嫩芽图像分割算法。首先,利用MRFO优化算法训练得到ExG系数,用ExG对嫩芽RGB彩图进行灰度化,并归一化处理得到灰度图;然后,利用Otsu进行图像阈值计算;最后,对阈值进行偏移校正,获得最佳阈值。正视图和斜视图试验结果显示,此算法能突出嫩芽与老叶像素值的差异,很好地检测出茶叶嫩芽,Jaccard,Dice,Bfscore平均值分别为57.25%,72.35%,80.215%。
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关键词
颜色因子
魔鬼鱼觅食优化
茶叶嫩芽
阈值分割
超绿色
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Keywords
color factor
Manta ray foraging optimization
tea bud
image thresholding
exg
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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