自然环境下5个腰果无性系果实的图像识别算法研究

在自然环境下对5个腰果无性系果实的图像进行了识别研究,得出腰果果实图像识别的组合算法设计。该组合算法设计是首选对原始图像进行双边滤波,选用Lab颜色空间模型,采用OTSU算法进行粗分割,对红色系果实图像选择a通道作为分割通道,对于黄色系果实图像将a通道和L通道的分割图像做代数乘法运算,对残留背景较多的粗分割图像采用K-means算法做精细分割,分割完成后进行连通域分析和圆盘均值滤波,将面积最大的连通域作为目标区域,完成识别。结果表明,在粗分割阶段,CP63-36、GA63、HL2-13和HL2-21果实图像中大部分背景被去除,只残留零星噪声部分,而FL30的粗分割图像残留背景较多,需做精细分割,其精细分割图像中残留背景较少。通过连通域分析和滤波,所有腰果无性系的果实图像都被完整地识别出来。研究表明,该组合算法设计能从自然环境图像中准确有效地识别出腰果果实。