【摘 要】
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为实现玉米粒群图像的自动分割和形态校正,在传统分水岭分割算法的基础上提出了一种新的粘连籽粒分离与形态校正算法.首先采用维纳滤波与数学形态学运算对玉米粒群图像进行滤
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20132325120007);中国博士后科学基金资助项目(2014M561318);国家自然科学基金资助项目(51405078);黑龙江省高等学校青年创新人才培养计划资助项目(UNPYSCT-2015005)
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为实现玉米粒群图像的自动分割和形态校正,在传统分水岭分割算法的基础上提出了一种新的粘连籽粒分离与形态校正算法.首先采用维纳滤波与数学形态学运算对玉米粒群图像进行滤波及背景均匀化处理;然后通过多种边缘检测算子相结合的检测方法,确定玉米籽粒的粘连边界,作为算法的分水岭;利用腐蚀算法与极值化处理确定了粒群图像的蓄水盆地,并以构建的分水岭和蓄水盆底完成对粒群图像的分水岭分割运算;最后利用多尺度小波分析的方法对籽粒图像进行正形.试验结果表明,该算法对玉米粒群图像的有效分割率和正形率分别为94%和95.6%,有效解决
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