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基于CLAHE和開(kāi)閉運算的綠色蘋(píng)果圖像分割
DOI:
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作者:
作者單位:

江蘇省常州市常州大學(xué)

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.4

基金項目:

江蘇省自然科學(xué)青年(BK20140266); 江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項目(14KJB210001) ; 常州大學(xué)科研啟動(dòng)費資助項目(ZMF13020019) ; 常州市科技支撐工業(yè)項目(2014FX031)。


Segmentation Method of Green Apple Image based on CLAHE and Open and Close Operation
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    摘要:

    依據綠色蘋(píng)果圖像的自身特點(diǎn),設計了一種分區域提取而后合并的圖像分割方法。首先對圖像進(jìn)行限制對比度自適應直方圖均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE),增大果實(shí)和背景的顏色差,而后獲取R-B色差圖像,得到以光常區域為主的區域;然后用CLAHE處理后的圖像進(jìn)行開(kāi)閉運算,提取局部極大值,得到以高亮區域為主的區域;最后將兩區域合并獲得完整的果實(shí)目標區域。為了驗證該方法的有效性,運用Hough算法檢測圓,并用相對偏差、圓心相對誤差及半徑相對誤差三個(gè)評價(jià)指標來(lái)定量評價(jià)。試驗結果表明,提取區域與果實(shí)目標區域相比,順光下,相對偏差、圓心和半徑相對誤差平均值分別為3.59%,4.76%和2.60%;逆光下,三個(gè)指標的平均值分別為10.77%、16.77%、11.49%。無(wú)論是順光還是逆光都有很好的識別效果,能滿(mǎn)足機器人采摘果實(shí)的精確定位的要求。

    Abstract:

    According to the characteristics of green apple images, this paper designed a segmentation method which is merged after extraction. First of all, the contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) algorithm was used to increase the color difference between the fruit and the background , and then obtained R - B image. The normal light region of fruit was extracted. Reoccupy open and close operation was processed after CLAHE, to extract the local maximum values, and highlighted area was extracted. Finally full fruit target area was obtained by merging the two regions . In order to verify the effectiveness of the method, hough algorithm is used to detect circle, and three evaluation indexes is applied to quantitative assessment of the method , which are the relative error, relative error of the circle and relative error of the radius. This method has good recognition effect under both the frontlighting and backlight , and it can satisfy the requirement of precise localization of robot.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

王帆,呂繼東,申根榮,馬正華.基于CLAHE和開(kāi)閉運算的綠色蘋(píng)果圖像分割計算機測量與控制[J].,2017,25(2):35.

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歷史
  • 收稿日期:2016-08-29
  • 最后修改日期:2016-10-21
  • 錄用日期:2016-09-22
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-03-08
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