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题名基于ComⅥ和双阈值OTSU算法的农作物图像识别
被引量：7
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作者
龚立雄
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机构
重庆理工大学机械工程学院
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出处
《排灌机械工程学报》
EI
北大核心
2014年第4期363-368,共6页
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基金
重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2013jcyjA60002)
重庆理工大学实验开发基金资助项目(SK201307)
重庆理工大学管理科学与工程开放课题
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文摘
针对农作物图像中依附泥土和杂质噪声呈现不规则性和复杂性特点,提出了一种基于植被指标合成双阈值OTSU算法的农田作物图像识别方法.该方法根据农作物充分显露和部分被遮盖2类图片特点,将图像识别过程分为3个阶段:首先利用植被指标合成获取农作物图像灰度图,然后根据双阈值OTSU自适应算法进行二值化处理与图像分割,再进行正常的形态学运算,将3个阶段所分割的图像叠加形成最终的农作物与土壤识别图像,并将该算法与双阈值迭代设定法进行了对比.试验研究表明该算法克服了传统灰度图算法和阈值迭代算法的缺点,能有效提取和识别过渡区域的边缘,图像识别的准确率为92.7%以上.最后,采用Visual Basic2010和Matlab 2012软件设计了农作物图像识别系统,从应用角度实现了图像识别的可视化与自动化.
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关键词
农作物图形识别
植被指标合成
双阈值
灰度图
图像处理
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Keywords
crop image recognition
combined vegetative indices
double threshold
gray - scale image
image processing
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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