自然环境下重叠果实图像识别算法与试验

发布时间：2017-08-16 17:20

  本文关键词：自然环境下重叠果实图像识别算法与试验

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【摘要】：针对非结构化自然环境中光照变化和对象重叠特征等外界因素给图像处理带来的难题,提出了一种自然环境下重叠果实的图像识别与边界分割的组合优化算法。该组合优化算法首先对原始图像进行噪声滤波处理,然后利用Sobel算子以及改进算子的最大类方差法(OTSU)来辨识重叠果实目标;接着采用K-means算法对重叠目标的像素进行聚类得到单个目标位置,再结合边缘检测结果的连通域分析及区域生长获得单个目标边界的大致区域;最后利用基于限制区域的分水岭算法,得到目标的精确边界。为了验证所提算法的有效性和适应性,进行了试验研究。试验结果表明:所提出的组合优化算法不仅可以在自然环境下从重叠物体图像背景中识别出重叠目标,而且还可以从重叠目标中分割出单个目标的精确边界。
【作者单位】： 上海大学机电工程与自动化学院;现代农装科技股份有限公司;上海交通大学机械与动力工程学院;
【关键词】： 机器视觉 重叠目标分割 分水岭算法 组合优化算法
【基金】：国家高技术发展研究计划(863计划)项目(2013AA102307) 上海市基础研究重点项目(12JC1404100)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 引言农业领域中场景固有的非结构化特点给图像识别处理带来了巨大挑战[1-3]。首先,自然环境是开放的不可控环境,光源强度、色温、照射方向等参数的动态变化会引起目标对象外观特征的不确定性[4-5];再者,农业生产目标的特征重叠给图像分割处理带来了诸多困难。因此,自然环境下

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本文编号：684525