摘要：果实轮廓特征的测量提取是了解水果等农作物发育过程中内部生理生态变化的重要手段.该文提出了一种基于 Zernike 矩边缘检测的分水岭算法,并将该算法应用于葡萄果粒的轮廓特征提取.与传统的标记驱动分水岭算法相比,该算法利用 Zernike 矩边缘检测避免了标记对于轮廓的破坏,较好的保护了目标轮廓,从而减少了后续处理,提高了检测效率.最后,将用该算法所得到的轮廓和用传统的标记驱动分水岭算法所得到的轮廓进行比较,验证了该算法的可行性.该算法具有较高的检测效率,相较传统算法提高约6.9%左右,能够满足连续提取葡萄果粒的轮廓特征的要求.该方法可用于实时检测葡萄果粒的几何特征的变化.

关键词：机器视觉 图像分割 特征提取 分水岭算法 zernike矩 

单位：上海交通大学机械与动力工程学院; 上海200240; 上海电机学院机械学院; 上海200240