【摘 要】
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正确地将苹果从图像中识别出来是苹果采摘机器人实现自动采摘的前提,在对该问题研究的基础上,提出一种基于显著性轮廓的苹果目标识别方法。利用K-means无监督聚类算法将图像
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,常州轻工职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51307010);江苏省自然科学青年基金资助项目(BK20140265,BK20140266);常州市科技计划资助项目CJ20160010)
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正确地将苹果从图像中识别出来是苹果采摘机器人实现自动采摘的前提,在对该问题研究的基础上,提出一种基于显著性轮廓的苹果目标识别方法。利用K-means无监督聚类算法将图像分割为背景和目标区域;由于光照等因素,目标区域内部存在大面积空洞,引入ASIFT特征,将完整的目标与存在空洞的目标进行特征匹配记录与空洞相对应的特征,由这些特征恢复成像素填补空洞;在基于区域的基础上,采用g Pb轮廓检测器进行轮廓检测,生成较长、较明显的灰度轮廓图像;通过动态阈值Otsu法对灰度轮廓图像进行自动阈值处理,去除目标周围大量的边
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