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10.11975/j.issn.1002-6819.2015.13.026

基于Freeman链码的花生果嘴和果腰图像识别及其DUS性状定量分析

引用
为实现花生荚果果嘴和果腰的自动识别,以及评价图像处理方法量化花生特异性( distinctness )、一致性(uniformity)和稳定性测试(stability)(简称DUS)性状的技术适用性,该文提出了基于Freeman编码的花生果嘴和果腰识别方法以及花生荚果DUS测试性状量化方法。首先提取荚果图像边界轮廓并进行Freeman编码,接着采用近似曲率法和局部曲率最大法确定内拐角点,然后采用位置判断法定位果嘴和果腰位置,最后对荚果缢缩程度、果嘴明显程度和荚果长度3个DUS性状进行量化。对600个花生样本的测试结果表明,该文提出的方法对果嘴和果腰的识别正确率分别为93.1%和95.5%,较其他角点检测算法在时间和准确率方面都有很大优势。同时能够有效地对相关DUS性状(荚果缢缩程度、果嘴明显程度和荚果长度)进行量化,对荚果缢缩程度和果嘴明显程度的分级准确率分别为92.4%和91.7%。图像处理具有高效、客观、低成本采集和量化花生荚果外观形状的能力,为花生外观性状的自动采集和测量提供了研究基础和依据。

图像识别、分级、算法、花生荚果、DUS测试、Freeman编码

TP751;S565.2(遥感技术)

国家自然科学基金31201133;青岛市科技计划项目14-2-3-52-nsh

2015-07-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

186-192

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农业工程学报

1002-6819

11-2047/S

2015,(13)

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