【摘 要】
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针对非结构化农田环境下障碍物图像在应用传统算法进行图像分割时,效果不明显,容易受到水渍、阴影等外界环境影响等问题,提出了一种基于区间二型模糊集的农田障碍物图像分割
【机 构】
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杨凌职业技术学院信息工程分院杨凌712100,杨凌职业技术学院机电工程分院杨凌712100,广州涉外经济职业技术学院广州510540
【基金项目】
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杨凌职业技术学院2015院内科学研究基金项目;基于机器视觉的农田障碍物识别方法研究(A2015004)项目资助
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针对非结构化农田环境下障碍物图像在应用传统算法进行图像分割时,效果不明显,容易受到水渍、阴影等外界环境影响等问题,提出了一种基于区间二型模糊集的农田障碍物图像分割方法。该方法将采集到的原始农田彩色图像转换到Lab颜色空间,提取出a分量并将其转换为灰度图像,对所得灰度图像进行模糊化处理,将其转换为区间二型模糊集,选择最大熵值所对应的灰度值对图像进行分割。通过实验和分析,本文算法能够更好地分割出农田障碍物目标,是一种有效的农田障碍物图像分割方法。
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