2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、農(nóng)業(yè)收獲機器人的正常工作有賴于對作業(yè)對象的正確識別,因而要實現(xiàn)對水果的采摘,前提是從果樹中準確識別出水果。在本課題的研究中,提出了基于人類視覺特性的自然光照條件下水果識別方法,并用于樹上成熟石榴的檢測試驗。本文主要研究內(nèi)容和方法如下:
   (1)首先,基于人類視覺系統(tǒng)對顏色感知特性,在HSI空間對石榴采摘圖像進行特征研究;通過試驗分析光照對飽和度和色調(diào)的影響,并基于人類視覺特性提出解決光照問題設(shè)想。結(jié)合顏色恒常性理論,提出了一

2、種將全局特征和局部特征相聯(lián)合的帶顏色恢復(fù)因子的多尺度Retinex(MSRCR)算法。實驗表明該算法實現(xiàn)了動態(tài)范圍壓縮、色彩恒常、顏色高保真等特點的自動圖像增強。
   (2)針對果實圖像的灰度和顏色特點,利用色調(diào)直方圖呈明顯雙峰狀,采用OSTU自動閾值分割,有效去除大部分背景。對二值圖像首先采用形態(tài)學(xué)濾波去除殘留小面積噪聲;八鄰域標記并用種子填充算法進行區(qū)域填充;然后統(tǒng)計各標記區(qū)域面積,根據(jù)區(qū)域面積和外接矩形長寬比作閾值,將不

3、符合參考值的區(qū)域作為偽目標去除,從而使分割效果得到進一步改善;采用Sobel算子進行輪廓提?。焕脙?yōu)化后的廣義Hough變換,有效地恢復(fù)果形并準確提取果實半徑及形心。
   (3)利用圖像的不變矩,并結(jié)合形態(tài)、灰度和變換域信息,通過構(gòu)造綜合特征來進行圖像匹配,并將其應(yīng)用于目標檢測。即:在圖像預(yù)處理時,利用SUSAN算子檢測圖像目標的邊緣和角點,來實現(xiàn)初定位與分割;引入不變矩理論,通過實驗證明面矩和線矩都具有平移、比例放縮和旋轉(zhuǎn)不

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