【摘 要】
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针对茶叶嫩芽图像颜色因子差异小、难以区分的问题，提出一种基于自适应标记分水岭算法的茶叶嫩芽图像分割方法.首先对样本图片进行特征提取并分析，选定基于区域的分水岭分割算法；然后设计一种基于G通道分量的检测框，对嫩芽图片的G通道分量值进行对比计算，自适应选取最优区域中心点为起始标记点，合并梯度相似区域，以此改善传统分水岭算法在茶叶嫩芽图像上过度分割的情况；最后通过横向、纵向对比试验，验证了本文算法优于其
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究重大项目（20KJA510007）； 南京工程学院青年基金项目（QKJ202001）；
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针对茶叶嫩芽图像颜色因子差异小、难以区分的问题，提出一种基于自适应标记分水岭算法的茶叶嫩芽图像分割方法.首先对样本图片进行特征提取并分析，选定基于区域的分水岭分割算法；然后设计一种基于G通道分量的检测框，对嫩芽图片的G通道分量值进行对比计算，自适应选取最优区域中心点为起始标记点，合并梯度相似区域，以此改善传统分水岭算法在茶叶嫩芽图像上过度分割的情况；最后通过横向、纵向对比试验，验证了本文算法优于其他经典图像分割算法，更适用于茶叶嫩芽图像分割.
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