【摘 要】
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针对非结构环境下柑桔水果图像识别率低、易受光照影响等问题,本文提出了一种以均值聚类为基础的柑桔水果图像分割方法。该方法将柑桔水果的图像从原始的RGB的色彩空间提取为基于HSV的颜色空间,然后隔行隔列采集聚类样本点,并对均值聚类方法的距离函数进行加权处理和统计确定聚类中心初始值,最后进行均值聚类分割出水果目标图像。为了验证该方法的有效性,与经典的均值聚类方法(k-means)进行相互对照实验。结果表
【机 构】
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嘉应学院物理与电子工程学院,嘉应学院计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学地区基金项目(No.61863011),2019年梅州市应用型科技专项资金项目(No.2019B0201005),2020年嘉应学院攀登计划(No.42E2016)的资助。
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针对非结构环境下柑桔水果图像识别率低、易受光照影响等问题,本文提出了一种以均值聚类为基础的柑桔水果图像分割方法。该方法将柑桔水果的图像从原始的RGB的色彩空间提取为基于HSV的颜色空间,然后隔行隔列采集聚类样本点,并对均值聚类方法的距离函数进行加权处理和统计确定聚类中心初始值,最后进行均值聚类分割出水果目标图像。为了验证该方法的有效性,与经典的均值聚类方法(k-means)进行相互对照实验。结果表明该方法是可行的。
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