【摘 要】
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花卉生长过程原始视频数据量大,冗余信息多。为了给相关研究人员提供视频数据小的,压缩比较高的花卉生长过程的监测视频,同时还保证视频内花卉生长细节信息丰富,整段视频播放
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花卉生长过程原始视频数据量大,冗余信息多。为了给相关研究人员提供视频数据小的,压缩比较高的花卉生长过程的监测视频,同时还保证视频内花卉生长细节信息丰富,整段视频播放流畅、自然,本文引入了一种新的方法对花卉生长过程的原始监测图像序列进行处理,该方法涉及关键帧提取方法。本文首先对目前国内外利用图像处理以及机器视觉对植物形态进行的研究进行了分析,并且针对现存的花卉生长视频监测问题,对目前视频的应用及技术难题、国内外流行的关键帧提取算法进行了分析研究。根据花卉生长特点,选择运动检测相关算法进行测试。对传统的帧间差分法进行了分析,并提出一种新的基于光流法及运动方向信息熵统计的关键帧提取方法。实验证明,该方法明显优于帧间差分法,在提取相同数量关键帧的情况下,能够更完整的表现花卉运动细节。开发了适合于试验人员使用的花卉视频监测关键帧提取系统,试验人员可以通过该系统选择两种不同的关键帧判决模式以满足试验的需要,并完成从图像的捕捉到最终关键帧视频的合成预览全过程,以及方向信息熵数据的捕获、浏览、保存的工作。
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