【摘 要】
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为了从混合的饱满红枣和干瘪红枣中识别出干瘪红枣,首先分析了颜色空间模型的特性,选择灰度图、RGB颜色空间模型的R分量、L＊a＊b＊颜色空间模型的a＊分量,并使用不同的梯度算子作为
【机 构】
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中国科学院微电子研究所,江苏物联网研究发展中心,中国科学院大学
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为了从混合的饱满红枣和干瘪红枣中识别出干瘪红枣,首先分析了颜色空间模型的特性,选择灰度图、RGB颜色空间模型的R分量、L＊a＊b＊颜色空间模型的a＊分量,并使用不同的梯度算子作为对比;然后通过形态学运算、逻辑运算去除异常梯度,进行梯度归一化变换;最后采用归一化的梯度直方图作为红枣表面的纹理特征表示方法,并计算其梯度分布不均匀性作为判别准则。利用12通道红枣分选机采集240幅饱满与202幅干瘪红枣图像作为样本图像。实验结果表明,采用简单梯度算子对L＊a＊b＊模型的a＊分量提取纹理信息效果最好,误判率为0.8
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