【摘 要】
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针对黄顶菊种子人工识别时存在的主观性强、效率低、可重复性差等缺点,提出利用计算机视觉和图像处理技术提取黄顶菊种子特征参数的方法,研究了黄顶菊种子图像的分割方法、目
【机 构】
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青岛农业大学理学与信息工程学院,青岛农业大学农学与植物保护学院
【基金项目】
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农业部公益性行业科研专项(200803022);青岛农业大学高层次人才科研项目(630923)
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针对黄顶菊种子人工识别时存在的主观性强、效率低、可重复性差等缺点,提出利用计算机视觉和图像处理技术提取黄顶菊种子特征参数的方法,研究了黄顶菊种子图像的分割方法、目标提取及种子图像中形态和颜色特征的提取方法,分析了各形态特征参数的相关性,筛选出了能精确反映黄顶菊种子几何特征的参数,验证了各特征参数提取方法的有效性,为后期的种子自动识别提供了依据。
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