复杂条件下多玉米籽粒识别与统计方法研究
2014-10-15分类号:S513
【部门】沈阳农业大学工程学院 沈阳理工大学信息科学与工程学院 沈阳理工大学机械工程学院
【摘要】为提高复杂条件下多玉米籽粒的识别与统计效果,以图像处理为手段,在非均匀光照校正和噪声滤除的基础上,提出了新的图像阈值搜索范围和新的阈值判别准则,以寻找最佳阈值。采用改进的最大类间方差(Otsu)算法对玉米籽粒图像进行分割,结合基于连通区域的面积法对籽粒数目进行统计。试验结果表明:研究的新算法不仅缩短了运算时间,并且有效的去除了非均匀光照和噪声等因素的干扰,提高了玉米籽粒识别与统计的准确率。通过对50幅玉米籽粒图像进行算法测试,得出籽粒识别的平均准确率达到97%,说明了研究提供的籽粒分割与统计方法准确率高,对于种子千粒重等物料特性分析有重要的应用价值。
【关键词】玉米籽粒 图像增强 连通区域 统计分析
【基金】国家自然科学基金项目(51075282); 辽宁省科学事业公益研究基金项目(2014002006)
【所属期刊栏目】沈阳农业大学学报
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