摘要:针对颜色和背景相近的绿色苹果,提出了一种基于K-均值聚类的苹果图像识别算法。该算法以8×8像素的正方形区域为分割单位。选择颜色差R-B作为颜色特征,选择灰度均值m,标准偏差σ和熵e作为纹理特征,形成特征向量空间。采用间隙统计法确定苹果图像的最佳聚类数。将特征向量空间和最佳聚类数作为输入,运用本文算法对苹果图像进行聚类和分割。对200幅图像识别实验结果表明,在顺光和逆光情况下,算法均能实现果实与背景的有效分割,果实识别的正确率高于81%。
关键词:苹果 机器视觉 图像识别 间隙统计
单位:中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室 河北农业大学信息学院
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社