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基于YCbCr颜色空间和Fisher判别分析的棉花图像分割研究 总被引:3,自引:0,他引:3
棉花的分割是采棉机器人研究的关键技术。本文分别在HSV、HIS和YCbCr颜色空间下,首先根据棉花的颜色信息与背景颜色信息的差距,对样本图像中的各个对象(棉絮、棉枝、土壤等)分类; 其次根据分类结果分别提取各类在各颜色空间下的样本像素值; 再根据类间离散度最大和类内离散度最小的准则计算出Fisher判别向量和各类的质心; 最后按照像素值离各质心最近的准则进行图像分割。结果表明, 在YCbCr颜色空间下产生的分割噪声最小,选取此颜色空间,采用贴标签的方法自适应去噪。实验仿真表明,本方法可有效避免阳光直射和阴影的干扰,对各种情况都能准确分割,分割准确率达90.44%。 相似文献
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[目的]利用3种发根农杆菌A4、C58C1、A1476诱导乌克兰龙葵产生毛状根,探究乌克兰龙葵毛状根诱导的最佳条件。[方法]利用植物组织培养技术,研究不同外植体、菌株、侵染时间、预培养天数、菌液浓度和共培养天数等对乌克兰龙葵毛状根诱导率的影响。[结果]叶片为最佳外植体材料;3种菌株均能诱导出毛状根,但A4诱导率最高;最佳菌液浓度为OD600=0.6;最佳侵染时间为5 min;预培养和共培养均为2 d时诱导率最高。[结论]乌克兰龙葵毛状根诱导条件的优化,为其他植物毛状根诱导提供参考,同时为进一步利用植物毛状根生产药用成分提供试验基础。 相似文献
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