【摘 要】
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提出一种基于阈值边缘提取算法和HSV颜色模型的二次分割叶片雾滴图像识别算法。通过模拟喷雾试验得到三种不同雾滴密度的叶片样本,保留叶片自身轮廓信息的同时分割叶面雾滴,
【机 构】
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黑龙江八一农垦大学电气与信息学院,黑龙江八一农垦大学动物科技学院
【基金项目】
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海南省自然科学基金面上项目(519MS097),黑龙江省大学生创新创业训练计划项目(201910223016),黑龙江八一农垦大学校内培育课题(XZR2017-16)
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提出一种基于阈值边缘提取算法和HSV颜色模型的二次分割叶片雾滴图像识别算法。通过模拟喷雾试验得到三种不同雾滴密度的叶片样本,保留叶片自身轮廓信息的同时分割叶面雾滴,计算叶面积与雾滴覆盖率关系。结果表明应用Otsu阈值边缘提取与HSV空间混合算法相对于传统的k-means聚类分割算法、动态阈值分割算法,更适用于叶面雾滴分布的识别与检测,三种覆盖密度叶片的分割准确率分别为:95.16%、94.23%、93.76%,平均准确率为94.38%;雾滴覆盖率检测相对误差分别为:2.82%、4.11%、7.59%,平均
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