【摘 要】
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针对卷积神经网络识别香蕉串样本需求量大、训练时间长、硬件配置高,而传统图像处理方法易受光照、背景颜色影响导致识别的香蕉串不完整且噪声点多等问题,提出一种基于图像背景饱和度压缩与差异阈值分割融合的香蕉串识别方法。首先根据饱和度图像中灰度等级的像素比例自适应确定香蕉串区域的高、低饱和度阈值,然后对小于低饱和度阈值的图像背景做伽马变换;对大于高饱和度阈值的图像背景做半值压缩,进而增强香蕉串区域与环境背景
【机 构】
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仲恺农业工程学院自动化学院,仲恺农业工程学院机电工程学院
【基金项目】
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广东省重点领域科技研发计划项目(2019B020223003),广东省自然科学基金博士科研启动项目(2016A030310237),广东省农业技术研发项目(2018LM2167),广东省现代农业产业技术体系创新团队项目(粤农函[2019]1019号)。
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针对卷积神经网络识别香蕉串样本需求量大、训练时间长、硬件配置高,而传统图像处理方法易受光照、背景颜色影响导致识别的香蕉串不完整且噪声点多等问题,提出一种基于图像背景饱和度压缩与差异阈值分割融合的香蕉串识别方法。首先根据饱和度图像中灰度等级的像素比例自适应确定香蕉串区域的高、低饱和度阈值,然后对小于低饱和度阈值的图像背景做伽马变换;对大于高饱和度阈值的图像背景做半值压缩,进而增强香蕉串区域与环境背景的对比度。接着,采用大、小阈值范围分别对饱和度分量与色调分量的差值图像进行分割,并对分割结果进行孔洞填充
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