本文關(guān)鍵詞：基于顯著性檢測(cè)與改進(jìn)Hough變換方法識(shí)別未成熟番茄　出處：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2016年14期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 圖像處理 識(shí)別 算法 產(chǎn)量估計(jì) 密集與稀疏重構(gòu) 隨機(jī)Hough變換 番茄

【摘要】：通過(guò)自動(dòng)識(shí)別自然環(huán)境下獲取果實(shí)圖像中的未成熟果實(shí),以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化果實(shí)估產(chǎn)的目的。該文以番茄為對(duì)象,根據(jù)視覺(jué)顯著性的特點(diǎn),提出了使用基于密集和稀疏重構(gòu)(dense and sparse reconstruction,DSR)的顯著性檢測(cè)方法檢測(cè)未成熟番茄果實(shí)圖像,該方法首先計(jì)算密集和稀疏重構(gòu)誤差;其次使用基于上下文的重構(gòu)誤差傳播機(jī)制平滑重構(gòu)誤差和提亮顯著性區(qū)域;再通過(guò)多尺度重構(gòu)誤差融合與偏目標(biāo)高斯細(xì)化;最后通過(guò)貝葉斯算法融合顯著圖得到DSR顯著灰度圖。番茄DSR灰度圖再經(jīng)過(guò)OTSU算法進(jìn)行分割和去噪處理,最終使用該文提出的改進(jìn)隨機(jī)Hough變換(randomized hough transform,RHT)圓檢測(cè)方法識(shí)別番茄果簇中的單果。結(jié)果顯示,該文方法對(duì)未成熟番茄果實(shí)的正確識(shí)別率能達(dá)到77.6%。同時(shí),該文方法與人工測(cè)量的圓心和半徑的相關(guān)系數(shù)也分別達(dá)到0.98和0.76,研究結(jié)果為估產(chǎn)機(jī)器人的多種果實(shí)自動(dòng)化識(shí)別提供參考。
[Abstract]:Get the image of the immature fruit fruit through the automatic identification of the natural environment, in order to achieve the purpose of automatic fruit yield. This paper using tomato as the object, according to the characteristics of visual saliency, proposed the use of dense and sparse reconstruction based on (dense and sparse reconstruction, DSR) were detected in immature tomato fruit image, first of all the calculation error of the dense and sparse reconstruction method; secondly based on error smoothing reconstruction error propagation mechanism of context and brighten the salient region; through the reconstruction error of multi-scale fusion and partial target Gauss refinement; finally through the Bayesian fusion algorithm was obtained DSR significant grayscale. Tomato DSR grayscale after OTSU algorithm for segmentation. And the final denoising, using the improved random Hough transform is proposed in this paper (the randomized Hough transform, RHT) circle detection method Tomato fruit clusters of fruit. The results show that the proposed method for proper identification of immature tomato fruit rate of 77.6%. can be achieved at the same time, the correlation coefficient of the radius and center of the proposed method and artificial measurement have reached 0.98 and 0.76, the results of many fruits for estimating robot automatic recognition to provide reference.

【作者單位】： 海南師范大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;
【基金】：海南省高等學(xué)�？茖W(xué)研究項(xiàng)目(Hnky2015-24) 國(guó)家星火計(jì)劃(2015GA780002) 廣東省自然科學(xué)基金(S2013040015381) 海南省自然科學(xué)基金(20156225)
【分類號(hào)】：TP391.41;S641.2
【正文快照】： 馬翠花,張學(xué)平,李育濤,林松,肖德琴,張連寬.基于顯著性檢測(cè)與改進(jìn)Hough變換方法識(shí)別未成熟番茄[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(14):219-226.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.14.029 http://www.tcsae.orgMa Cuihua,Zhang Xueping,Li Yutao,Lin Song,Xiao Deqin,Zhang Liankuan.

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本文編號(hào)：1378575