【摘 要】
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提出了基于视觉注意模型的苗期油菜/杂草图像检测方法。针对苗期油菜大田环境,获取油菜/杂草RGB原始图像。根据原始图像颜色分布特点改进Itti模型,生成系列特征显著图,结合区
【机 构】
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华中农业大学工学院,华中农业大学农业部长江中下游农业装备重点实验室.武汉430070
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31401288);中央高校基本科研业务费专项(2662015PY078)
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提出了基于视觉注意模型的苗期油菜/杂草图像检测方法。针对苗期油菜大田环境,获取油菜/杂草RGB原始图像。根据原始图像颜色分布特点改进Itti模型,生成系列特征显著图,结合区域生长算法分割出感兴趣区域。针对该区域提取形状和纹理特征参数作为支持向量机输入量,判别出所有油菜区域,最后融合原始图像和油菜区域获取最终株间杂草区域。结果表明：与局部迭代阈值法和最大类间方差法相比,本研究提出的图像分割方法更优,正确分割目标概率、错误分割目标概率及漏分割目标概率分别为92.46%、3.26%及7.54%;针对形状、纹理、
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