【摘 要】
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苹果图像边缘提取是苹果分级过程中的重要一步,正确地提取出苹果边缘,可有效提高分级的正确率。针对传统边缘提取算法边缘定位精度低、抗噪能力弱、边缘点模糊等缺点,提出一种基于多方向改进Sobel算子和自适应阈值的苹果边缘提取算法。将传统Sobel算子方向模板增加至8个来提高边缘定位精度;通过改进小波系数邻域进行方差估计,来获得自适应最佳阈值;结合阈值和改进Sobel算法获得苹果边缘图像。通过苹果边缘检测
【基金项目】
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陕西省重点研发项目(2020GY-174)
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苹果图像边缘提取是苹果分级过程中的重要一步,正确地提取出苹果边缘,可有效提高分级的正确率。针对传统边缘提取算法边缘定位精度低、抗噪能力弱、边缘点模糊等缺点,提出一种基于多方向改进Sobel算子和自适应阈值的苹果边缘提取算法。将传统Sobel算子方向模板增加至8个来提高边缘定位精度;通过改进小波系数邻域进行方差估计,来获得自适应最佳阈值;结合阈值和改进Sobel算法获得苹果边缘图像。通过苹果边缘检测实验表明:该自适应算法处理时间相比于传统Sobel边缘检测降低了30.4%,分级正确率从93%提高至97
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