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复杂条件下多玉米籽粒识别与统计方法研究
  • ISSN号:1000-1700
  • 期刊名称:《沈阳农业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:S513[农业科学—作物学]
  • 作者机构:[1]沈阳农业大学工程学院, [2]沈阳理工大学信息科学与工程学院, [3]沈阳理工大学机械工程学院
  • 相关基金: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)
中文摘要:

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。

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期刊信息
  • 《沈阳农业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:辽宁省教育厅
  • 主办单位:沈阳农业大学
  • 主编:李天来
  • 地址:沈阳市东陵路120号
  • 邮编:110161
  • 邮箱:syndxb@126.com
  • 电话:024-88487082 88487083
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1700
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1134/S
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:18397