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基于HSV模型与改进的OTSU算法花椒图像分割
作者姓名:齐锐丽  陈曼龙  杨宗浩  丁敏
作者单位:陕西理工大学机械工程学院;陕西省工业自动化重点实验室;
基金项目:陕西省教育厅专项科学研究计划(18JK0145);; 校级科研项目(209010396)
摘    要:为实现农业智能机器人对作业现场花椒的识别,提出了一种基于HSV模型与改进的Otsu算法相结合的图像分割方法:以现场图像的H分量图像作为处理样本,先采用中值滤波滤除噪声,再利用改进的Otsu算法进行阈值分割,达到对花椒目标辨识的目的。通过对采摘现场成熟的大红袍花椒在顺光、背光、遮阴3种情况下采集的图像进行分割,结果表明:在顺光、背光、遮阴条件下,分割识别率分别为93.3%、90%、88.3%,且与传统的Otsu算法相比,图像分割时间缩短20%以上,为现场机器人花椒采摘识别提供了一种方法。

关 键 词:花椒识别  图像分割  HSV模型  Otsu算法  
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