10.3969/j.issn.1672-6251.2013.10.004
基于神经网络和图像颜色、形状特征的绿色苹果图像分割
图像分割是苹果采摘机器准确识别和定位苹果的关键步骤.本研究首先采用线剖面方法对采集的苹果图像针对颜色特征进行分析,提出了利用颜色特征R-B的色差法对青果期苹果图像进行初步分割.在利用分割后的图像提取图像区域的形状特征(面积、周长、圆形度、离心率等).然后将得到的8个形状特征作为BP神经网络的输入量,随机选取一定数量的样本图像作为BP神经网络的训练样本图像和验证样本图像.样本图像经过BP神经网络训练后,建立了绿色苹果图像的分割模型.通过BP神经网络分割后的苹果图像,果实识别率高达89.3%,分割效果良好.
图像分割、颜色特征、形状特征、BP神经网络
S126(农业物理学)
公益性行业科研专项经费项目200903050-6
2013-12-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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