【摘 要】
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在对玉米进行自动化考种过程中,采用图像分割的办法来提取玉米籽粒性状参数是一种较常采用的方法。分水岭算法是一种图像区域分割法,它会在分割的过程中,把跟临近像素间的相
【机 构】
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三亚学院信息与智能工程学院,三亚学院陈国良院士工作站
【基金项目】
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海南省自然科学基金-基于机器学习的农作物虫害识别方法研究(编号:619QN243)项目资助
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在对玉米进行自动化考种过程中,采用图像分割的办法来提取玉米籽粒性状参数是一种较常采用的方法。分水岭算法是一种图像区域分割法,它会在分割的过程中,把跟临近像素间的相似性作为一种参考依据,从而从空间位置上将相邻的灰度值相近的像素点连接起来构成,一个封闭的轮廓。基于此,本文将分水岭思想引入到玉米籽粒粘连分割应用中来,同时结合了图像的距离变换以及图像局部极小值,从而建立一种针对玉米籽粒粘连检测具有更高检测精度的分水岭分割方法,使得玉米粘连分割成功率可以达到99%以上。
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