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针对自然生长状态下成熟柑橘图像的识别问题,采用2R-G-B色差分量,通过Ostu自适应阈值算法进行图像分割,用面积阈值的方法消除噪声来获取成熟柑橘图像的目标区域,然后利用最小二乘拟合方法拟合出目标区域的质心及半径等特征参数。结果显示,识别正确率在90%以上。
基于机器视觉的成熟柑橘自动识别研究
【摘 要】
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针对自然生长状态下成熟柑橘图像的识别问题,采用2R-G-B色差分量,通过Ostu自适应阈值算法进行图像分割,用面积阈值的方法消除噪声来获取成熟柑橘图像的目标区域,然后利用最小二乘拟合方法拟合出目标区域的质心及半径等特征参数。结果显示,识别正确率在90%以上。
【机 构】
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南京农业大学工学院
【出 处】
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江苏农业科学
【发表日期】
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2013年06期
【基金项目】
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国家大学生创新试验项目（编号121030780）.
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