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基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究*
作者:贾挺猛,荀 一,鲍官军,董 茂,杨庆华* 日期:2013-07-05/span> 浏览:3201 查看PDF文档
基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究*
贾挺猛,荀 一,鲍官军,董 茂,杨庆华*
(浙江工业大学 特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室, 浙江 杭州 310014)
摘要: 针对葡萄树枝上各个芽的粗细不均匀、形状不规则造成芽点位置难以检测的问题,将骨架提取方法应用到葡萄树特征检测中。在室内环境下采集了葡萄树枝彩色图像,选择对比度较明显的B分量图像进行了预处理。通过均值滤波,消除了噪声;通过阈值分割,去除了铁丝和阴影,并获取了葡萄树枝二值图像。在此基础上,分别采用形态学细化、Zhang细化、Rosenfeld细化算法提取了二值图像中葡萄树枝的骨架,并对比分析了处理结果。研究结果表明,Rosenfeld细化算法能够较好地维持骨架的连通性、中心性,所提取的葡萄树枝骨架最贴近原形状,为进一步检测葡萄树枝的芽点奠定了基础。
关键词: 机器视觉; 图像细化; 葡萄树枝; 骨架提取算法; Rosenfeld
中图分类号: S49; TP242; TP29; TH69 文献标志码:A 文章编号:1001-4551(2013)04-0501-04
本文的文献著录格式:
贾挺猛,荀 一,鲍官军,董 茂,杨庆华.基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究[J].机电工程,2013,30(4):501-504.
JIA Ting meng, XUN Yi, BAO Guan jun, DONG Mao, YANG Qing hua.Skeleton extraction algorithm on grapevine based on machine vision[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2013,30(4):501-504.
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