【摘 要】
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针对水稻样本图像中主茎被遮挡,现有算法难以识别剑叶节点、散岔稻穗主轴问题,提出了基于机器视觉的剑叶节点搜索算法,通过自定义聚类生成稻穗与剑叶类中心,识别判定散岔稻穗轴线,最终得到穗叶夹角.其中,提出的剑叶节点搜索算法对剑叶节点的模糊定位进行量化,经过实验验证,具有较好的鲁棒性和准确性;自定义的K-means方法基于样本统计信息,解决了散岔穗叶夹角测量问题.实验表明,该算法误差为1.89%,与现有算
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针对水稻样本图像中主茎被遮挡,现有算法难以识别剑叶节点、散岔稻穗主轴问题,提出了基于机器视觉的剑叶节点搜索算法,通过自定义聚类生成稻穗与剑叶类中心,识别判定散岔稻穗轴线,最终得到穗叶夹角.其中,提出的剑叶节点搜索算法对剑叶节点的模糊定位进行量化,经过实验验证,具有较好的鲁棒性和准确性;自定义的K-means方法基于样本统计信息,解决了散岔穗叶夹角测量问题.实验表明,该算法误差为1.89%,与现有算法相比,局限性低,鲁棒性强,更准确高效.
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