角点检测的甜瓜瓜蒂高效分离法

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1、计算机系统应用http://www.c-s-a.org.cn2011年第20卷第11期①角点检测的甜瓜瓜蒂高效分离法112徐莹莹,冯全,王书志1(甘肃农业大学工学院,兰州730070)2(西北民族大学电气工程学院,兰州730030)摘要:准确检测并分离甜瓜瓜蒂,对于基于计算机图像处理的甜瓜品质分级系统具有重要意义。提出了一种基于角点检测的瓜蒂检测和分离方法,该方法利用瓜蒂区域和甜瓜其它部分角点分布差异较大特点,可准确地找到并擦除瓜蒂,本算法对瓜蒂形状、长短、粗细不敏感,有较好的适应性。与多种已知瓜蒂检测算法的对比实验表明,本算法具有很高的识别

2、率和较小的耗时。关键词:图像处理;甜瓜瓜蒂;角点检测EfficientSeparationonMelonPedicelwithCornerDetection112XUYing-Ying,FENGQuan,WANGShu-Zhi1(CollegeofEngineering,GansuAgriculturalUniversity,Lanzhou730070,China)2(CollegeofElectricalEngineering,NorthwesternUniversityforNationalities,Lanzhou730070,Chin

3、a)Abstract:Accuratedetectionandsegmentationofthepedicelsareimportanttasksinamelonquality-ratingsystemwhichisbasedonimageprocessing.Itpresentsanovelmethodofdetectingthepedicelsanderasingtheminthemelonimages.Thecornersofamelonimageareextractedfirstly,andmostofthemdistributesi

4、nthepedicel.Utilizingthisfeature,thepedicelsexactlyanderasethemeasilycanbedetected.Theproposedmethodisnotsensitivetovariationsoftheirshape,length,thicknessofpedicels,andthusisadaptable.Theexperimentalresultsshowthat,comparedwiththeseveralexistingapproaches,theaccuracyofthep

5、roposedmethodisimprovedandtheaveragetimecostisreduced.Keywords:imageprocessing;melon;cornerdetection[3]1引言不适合实时处理的要求。梯度法计算每个像素梯度近年来,计算机视觉技术在瓜果分级中的应用广值,按照正值、负值、变化不大值分别用符号表示,泛。为提高计算机分级精确率和速度,各国学者进行解析出字符串与系统对应指标相比来判断果梗,缺乏[4]了大量研究。识别水果果梗和分离,是进行果形、果灵活性,判断准确度低。条纹光法通过一组平行光径、大小等品质的

6、精确分析的前提。目前区分果梗的照射到果实表面,由此凹凸面产生条纹的不同形状来方法多基于CVC(Concave-Convex-Concave)、细化、判断是果梗、花萼还是坏损,但由于要分析所有条纹[1]梯度、条纹光和形态学及开运算等。CVC法是计算的形状,计算量大实时性差,消除果径难度大。N[5]轮廓曲线上每个像素点的曲率决定该点的凹凸性,根Sarkar利用形态学方法对图像重复收缩直到果梗消据凹-凸-凹(CVC结构)确定果梗的位置,该法依赖果实失再对图像进行等次的反复膨胀处理,从而得到无果外形轮廓,对不规则果梗或较长较粗者判断不出唯一梗的图像,

7、识别率高,但非常耗时。开运算也是基于[2]正确的CVC结构。细化法是根据果体的点多于果梗图像形态学的处理算法,果梗的检测速度有所提升,的点,对边界进行反复细化使之变成空架子再恢复,但无法解决果梗极长的情况。瓜类的瓜蒂比起其他常不能恢复的点就是果梗上的点,该算法计算量极大,见果实如苹果、梨、桔等的果梗更粗更长,形状多样,①基金项目:国家自然科学基金(61062012)收稿时间:2011-03-08;收到修改稿时间:2011-04-1544研究开发ResearchandDevelopment2011年第20卷第11期http://www.c-s-

8、a.org.cn计算机系统应用采用以上算法不能兼顾处理速度和处理效果。张建华图像上提取出角点,依据瓜蒂上角点分布集中特点,找等基于CVC结构,计算甜瓜瓜蒂凹点组间链

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