文件名称：论文研究-基于几何特征的灵武长枣图像分割算法.pdf
文件大小：1.12MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-03 03:41:07
论文研究
智能采摘机器人在采摘灵武长枣果实时，其视觉系统采集的目标图像中，目标在自然场景下存在粘连、遮挡、重叠、阴影等问题，造成在图像目标识别时的误识对象问题，这对智能采摘是极其不利的。针对这一问题，提出了一种基于几何特征的灵武长枣图像分割的算法。根据灵武长枣的外形接近椭圆的特征，通过大量统计灵武长枣果实的外形特征数据，建立基于灵武长枣外形的几何模型。通过一系列图像预处理获得二值图像，再利用形态学变换进行连续腐蚀得到目标物的相对质心点位并标记，以确定目标物个数。以标记的质心作为模型的中心，在变换后的二值图像中建立该几何模型，利用所建立模型的边界曲线拟合出灵武长枣图像中目标物的分割线，从而实现灵武长枣图像的分割。实验结果表明，该方法能够简便快捷地解决图像目标物之间的粘连、阴影问题，并能保证高准确率。对于果实粘连较轻的图像，其分割准确率可达到92.31%。