唐仙
- 作品数：2 被引量：34H指数：2
- 供职机构：贵州大学更多>>
- 发文基金：贵州省科学技术基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于K-means聚类法的茶叶嫩芽识别研究被引量：22
- 2015年
- 以数码相机采集的茶叶图像为对象,研究茶叶嫩芽的识别方法。采用基于Lab颜色模型中a分量、b分量信息的K-means聚类法识别彩色图像中的茶叶嫩芽。对不同距离采集的茶叶图像,对比分析Ostu法(最大方差自动取阈法)和3个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,Ostu法虽然可以完成嫩芽的识别,平均识别率在89%左右,但不能较好的保证分割后嫩芽的完整度。基Lab颜色模型和K-means聚类法的识别算法能较好的区分嫩芽和背景,平均识别率达到94%左右,且能较好的保证分割后嫩芽的完整度,为智能采摘技术研究提供技术支持和理论基础。
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- 基于阈值分割法的茶叶嫩芽识别研究被引量：16
- 2013年
- 嫩芽识别是实现名优茶智能采摘的前提,因此,利用数码相机采集了清明时期贵州大学和贵州农科院茶园茶叶图像,并以茶叶图像为对象,研究了茶叶嫩芽的识别方法。首先对RGB颜色模型的色差法(R-B)进行分析,然后以该算子为分割分量,对比研究了多种阈值分割法的优缺点和分割效果。试验结果表明,所研究的分割方法都能有效区分嫩芽和背景,其中ostu法和迭代阈值法的识别效果较好,嫩芽识别准确率为90%左右。
- 唐仙吴雪梅张富贵顾金梅
- 关键词：阈值法
