【摘 要】
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通过分析TOF（time of flight）成像信息,将场景反射光强度与深度信息采用图像表示,应用各向异性扩散与冲击滤波耦合的滤波模型,滤除深度图中的噪声,采用阈值分割、区域生长、区
【机 构】
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江苏大学食品与生物工程学院,宁波大红鹰学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30771243);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(1221360037)
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通过分析TOF（time of flight）成像信息,将场景反射光强度与深度信息采用图像表示,应用各向异性扩散与冲击滤波耦合的滤波模型,滤除深度图中的噪声,采用阈值分割、区域生长、区域最小外接圆等算法将柑橘从背景中分割出,并以区域距离极差、距离方差和识别柑橘半径值为约束条件,对识别的柑橘区域进一步筛选,再结合三维数据库信息提取柑橘的基本特征参数,最后实现树上柑橘的实时识别与定位.自然生长状态下柑橘的识别正确率达86.7%,误判率为0,深度误差小于12 mm,实际半径误差小于13 mm,图像实时采集与处理
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