【摘 要】
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提出了一种基于先验信息的C-V模型并对杂草﹑小麦﹑苹果进行分割研究。根据某类农业图像的特点,把图像表示为易于分割的模型,提取模型中感兴趣目标的信息量作为先验信息,通过H分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60975007、61003151);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(QN2009091)
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提出了一种基于先验信息的C-V模型并对杂草﹑小麦﹑苹果进行分割研究。根据某类农业图像的特点,把图像表示为易于分割的模型,提取模型中感兴趣目标的信息量作为先验信息,通过H分量得到初始轮廓,并以此初始化提出的模型,迭代求解水平集函数,得到收敛的目标轮廓曲线。对杂草﹑小麦﹑苹果分割结果统计分割面积正确率为0.999、0.9990、.846,面积错误率为0、0、0.125。
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