【摘 要】
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该文对基于计算机彩色视觉的苗木自动分级技术进行了研究,该文主要对针叶树种的苗木自动分级技术进行了研究,对苗木形态、颜色特征分析的基础上,建立了反映苗木质量的特征向
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该文对基于计算机彩色视觉的苗木自动分级技术进行了研究,该文主要对针叶树种的苗木自动分级技术进行了研究,对苗木形态、颜色特征分析的基础上,建立了反映苗木质量的特征向量,包括地际直径、苗高、根系长度、苗于高、根系面际、冠面积、高径比、冠根比和活力评价值九个参数.通过图像采集、图像处理及模式识别实现对针叶苗木的各个特征参数的计算机测量.论文对计算机视觉分级理论和方法进行了研究,将图像处理技术、小彼变换、分形理论、神经网络等技术应用于苗木分级系统,实现了用人工测量方法难以采用的一些指标的测量,提高了苗木分级的精度和效率.
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