皇帝柑分类系统的目标提取

为了在含有高光、阴影和叶片的皇帝柑图像中快速准确提取目标,提出了1种融合去高光、去阴影的皇帝柑阈值图像分割算法。该方法首先通过对图像在YUV(Y表示明亮度,U表示色度,V表示浓度)颜色空间的亮度Y分量进行转换,除去图像中的高光点;再采用光照无关图原理去除皇帝柑图像中的阴影;然后计算去除高光和阴影图像的直方图,定义顶点集合和相似度函数,并计算顶点之间的相似度矩阵;最后用谱聚类算法(Ncut)提取图像中的目标(皇帝柑)。为了检验提出算法的有效性,采用分类误差、假阳性率和重叠系数共3个指标与已有算法进行比较,结果显示,提出算法比2种比较算法具有更好的提取高光、阴影和叶片影响的皇帝柑图像中的目标的性能。