【摘 要】
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针对背景和杂草干扰下的果树图像冠层提取问题,提出了一种基于M-SP特征加权聚类的冠层分割算法。首先,将采集的原始图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,计算果树与背景区域
【机 构】
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中国农业大学工学院,北京四维图新科技股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0701400、2016YFD0200700)
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针对背景和杂草干扰下的果树图像冠层提取问题,提出了一种基于M-SP特征加权聚类的冠层分割算法。首先,将采集的原始图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,计算果树与背景区域在H、S分量上的马氏距离,构造马氏距离相似度矩阵M;其次,提取图像像素的垂直位置作为空间特征P,在HSI空间内的I分量上,利用最大熵算法提取图像的阴影区域,并进行掩膜处理,将获取的阴影区域作为空间特征的加权区域L,从而构造阴影位置加权的空间特征LP;最后,对获取的M-LP特征矩阵进行归一化处理,分别进行上背景、下背景、果树冠层、杂草4个
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