基于Otsu算法与形态学的火龙果图像分割研究
Intelligent Computer and Applications（2022）
摘要
图像检测识别是自动采摘技术的关键环节,本文是以火龙果为研究对象,提出一种采用最大类间方差(Otsu)法并结合数学形态学的火龙果果实图像分割方法,最终实现对火龙果果实与背景的分离,并计算果实质心,为后续的机器人采摘技术奠定基础.算法实验表明,通过联合引入Otsu阈值分割算法和数学形态学处理,所得火龙果图像更加清晰,提高了图像的可视性和准确性,效果优于只采用阈值分割.
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