【摘 要】
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成熟草莓图像分割是草莓机械化采摘中首要解决的难题之一,最大熵多阈值算法是图像分割中效果较稳定的方法之一,但存在计算复杂度高、分割速度慢等缺点。为降低算法的计算复杂
【机 构】
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武汉轻工大学数学与计算机学院; 南昌航空大学测试与光电工程学院; 华中科技大学自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61163046);湖北省教育厅科技计划项目(B20091803);武汉轻工大学科研计划项目(2015y03);武汉轻工大学校立大学生科研项目(xsky2015032)
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成熟草莓图像分割是草莓机械化采摘中首要解决的难题之一,最大熵多阈值算法是图像分割中效果较稳定的方法之一,但存在计算复杂度高、分割速度慢等缺点。为降低算法的计算复杂度、加快搜索速度,提出了一种改进的快速最大熵多阈值图像分割算法(IFMEMT)。首先提取RGB彩色图像的R分量灰度图像及灰度图像信息,然后应用IFMEMT算法求得最大熵及对应的阈值,最后进行图像分割。实验结果表明,在复杂环境下IFMEMT相对OTSU等图像分割算法不仅能达到相同甚至更好的分割效果,而且有更好的分割效率,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。
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