【摘 要】
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针对蔬果二维投影图像因包含形状信息量少而影响蔬果分级精度的问题,本文提出了一种基于深度图像的蔬果形状特征描述方法,以番茄的形状特征提取作为案例,对该方法进行了探讨.
【机 构】
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上海交通大学 机器人研究所,上海 200240
【出 处】
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2012中国农业机械学会国际学术年会
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针对蔬果二维投影图像因包含形状信息量少而影响蔬果分级精度的问题,本文提出了一种基于深度图像的蔬果形状特征描述方法,以番茄的形状特征提取作为案例,对该方法进行了探讨.首先利用彩色图像信息将番茄从背景中分割出;其次通过三维机器视觉测量设备获取番茄的点云,并对待检测番茄的点云深度值进行归一化处理;然后通过关联被分割出的番茄区域信息与深度信息得到了番茄的深度图,并对该深度图进行极坐标采样.通过在笛卡儿直角坐标下对采样结果进行傅立叶变换,获得了基于深度图像的通用傅立叶形状描述子,该描述子不仅能有效的描述番茄在深度和横向上的形状特征,同时还具有平移、旋转和缩放的不变性.将基于深度图的通用傅立叶描述子和基于一般二维投影图像的通用傅立叶描述子先后用于番茄的分级实验中,结果表明前者分级精度达到 94％,精度高于后者.
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