【摘 要】
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为了提高阴影影响下的苹果目标提取精度，该文提出了一种基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法。该方法将含阴影图像作为一个模糊矩阵，利用所设计的隶属函数进行图像去模糊化处
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为了提高阴影影响下的苹果目标提取精度，该文提出了一种基于模糊集理论的苹果表面阴影去除方法。该方法将含阴影图像作为一个模糊矩阵，利用所设计的隶属函数进行图像去模糊化处理，达到图像增强的目的，进而削弱苹果表面阴影对目标分割的影响。为了验证算法的有效性，采用基于灰度阈值和基于颜色聚类2种算法对去除阴影前后的目标图像进行分割，并选用分割误差、假阳性率、假阴性率和重叠系数4项指标进行了分析比较，试验结果表明，去除阴影之后，2种分割算法所提取的苹果目标区域较去除阴影之前有了较大的提高，2种分割算法的平均分割误差分别为
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