文献类型: 中文期刊
作者: 钱建平 1 ; 杨信廷 2 ; 吴晓明 2 ; 陈梅香 2 ; 吴保国 1 ;
作者机构: 1.北京林业大学信息学院
2.北京市农林科学院国家农业信息化工程技术研究中心
关键词: 图像识别;图像分割;颜色;RGB;HSV;自然场景;苹果
期刊名称: 农业工程学报
ISSN: 1002-6819
年卷期: 2012 年 28 卷 17 期
页码: 137-142
收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 在自然场景下,利用果实自身颜色特性进行图像识别对于提高识别效率和实时性具有重要作用。该文采用1.375作为R/B的分割阈值,对80幅成熟期苹果图像进行识别,其识出率、识别成功率、误识率和漏识率分别为98.3%、86.1%、12.4%、13.9%;在此基础上,加入0.45作为V的分割阈值,其识出率、识别成功率、误识率和漏识率分别为90.3%、84.9%、6.0%、15.1%,由此可见,基于R/B值和V值的混合颜色空间识别方法,在小幅降低识别成功率的情况下大幅降低误识率。通过进行顺光弱光照条件、顺光中光照条件、顺光高光照条件、逆光弱光照条件、逆光中光照条件、逆光高光照条件下的识别测试,结果表明顺光中等光照条件下的识出率和识别成功率最高,分别为91.7%和87.7%,漏识率最低为12.3%;不同光照条件下的识别成功率存在差异,但不明显。
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