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基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方法（Recognition of the Tea Sprout Based on Color and Shape Features）
茶叶嫩芽 识别 颜色特征
2009/11/3
与人工采摘茶叶相比，现有采茶机械虽能提高采摘速度，但采摘时老叶、嫩叶一起采，缺乏选择性，并有部分叶片遭破损，降低了原料品质。为此，需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法。本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法，实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测。针对清明期陕西名茶“午子仙豪”茶叶，首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量，并采用双阈值方法对图像进行分割；然后根据茶叶嫩芽的形状特征，检测茶叶嫩芽...
基于傅里叶描述子的稻飞虱形状识别（Rice Hopper Shape Recognition Based on Fourier Descriptors）
稻飞虱 傅里叶描述子 欧氏距离
2009/9/11
分析了具有旋转、平移和尺度变换不变性，并且与边界的起点位置无关的归一化傅里叶描述子，并把傅里叶描述子及欧氏距离应用于稻飞虱的形状识别中，通过计算同一形状和不同形状的平均离散度检验了归一化傅里叶描述子系数的稳定性，从而确定形状系数基准值。对191张样本图像进行了测试，当相似度差异小于0.0123时，稻飞虱误判率为7.85%。结果表明，归一化傅里叶描述子具有高效的识别性能。
基于机器视觉的苹果识别和形状特征提取（Recognition and Shape Features Extraction of Apples Based on Machine Vision）
苹果 机器视觉 图像识别
2009/9/11
提出了利用色差R—G和色差比(R—G)/(G—B)相结合的苹果识别方法。在顺光、逆光等不同情况下对拍摄的苹果图像进行了识别，并对识别后的图像进行消除噪声、区域填充等预处理，获得苹果的轮廓图像。针对轮廓图像，采用遗传算法进行形状特征提取。采取多次运行遗传算法，并依次转换目标轮廓点为背景点的方法，处理果实图像邻接、重叠问题。实验结果表明：苹果识别方法在一定程度上消除了阴影、逆光、土壤等影响，识别率达9...