郭倩倩
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：沈阳理工大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：辽宁省科学事业公益研究基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 复杂条件下多玉米籽粒识别与统计方法研究被引量：4
- 2014年
- 为提高复杂条件下多玉米籽粒的识别与统计效果,以图像处理为手段,在非均匀光照校正和噪声滤除的基础上,提出了新的图像阈值搜索范围和新的阈值判别准则,以寻找最佳阈值。采用改进的最大类间方差(Otsu)算法对玉米籽粒图像进行分割,结合基于连通区域的面积法对籽粒数目进行统计。试验结果表明:研究的新算法不仅缩短了运算时间,并且有效的去除了非均匀光照和噪声等因素的干扰,提高了玉米籽粒识别与统计的准确率。通过对50幅玉米籽粒图像进行算法测试,得出籽粒识别的平均准确率达到97%,说明了研究提供的籽粒分割与统计方法准确率高,对于种子千粒重等物料特性分析有重要的应用价值。
- 臧晶郭倩倩李成华付立冬
- 关键词：玉米籽粒图像增强统计分析
- 改进的自适应分割算法在钢筋图像中的应用
- 2015年
- 为提高复杂条件下成捆钢筋端面图像的分割效果,先进行非均匀光照校正和噪声滤除,提出了新的阈值搜索范围和新的阈值计算准则寻找最佳阈值,改进了自适应阈值算法,并对端面图像进行分割,最后借助Matlab对该算法进行了仿真。实验结果表明,新算法不仅缩短了运算时间,而且有效去除非均匀光照、噪声等因素的干扰,突出了图像内部的细节,有利于后续的钢筋识别和计数。
- 臧晶郭倩倩李武举
- 关键词：图像增强自适应阈值
