圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用(文件)
【正文】 的二值圖時樣品輪廓不清與陰影重疊，影響提取效果，如圖1所示：圖2 單光源圖像及其二值圖 圖像處理：圖像處理包括圖像的獲取、圖像灰度變換、圖像二值化、圖像大小尺寸、缺陷和顏色提取?；叶戎狈綀D波谷對應(yīng)的橫坐標(biāo)為140，歸一化后的值為0. 55，所以該二值圖的LEVEL”，從圖3中可以看出該二值圖輪廓清晰。 圖4 特征尺寸提取圖像 采集的紅棗圖片是RGB顏色模型，首先要將RBG顏色模型轉(zhuǎn)換成HSI模型，再計算色度直方圖，色度分布范圍就是該紅棗的顏色參數(shù)。如水果品質(zhì)動態(tài)檢測系統(tǒng)。在運動背景下如何做到多目標(biāo)動態(tài)圖像處理仍舊停留在實驗階段。 總之，動態(tài)圖像處理技術(shù)為農(nóng)業(yè)工程的發(fā)展開掘了新的發(fā)展道路，我國的農(nóng)業(yè)也開始步人精確農(nóng)業(yè)的道路，相信在今后，不斷完善的動態(tài)圖像處理技術(shù)將會在農(nóng)業(yè)工程中得到更廣泛的應(yīng)用。 pez, J V Benlloch, S Christensen. Colour and shape analysis techniques for weed detection in cereal fields [J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2000,(25)197212.[3] K P Sudheer, R K Panda. Digital image processing for determining drop sizes from irrigation spray nozzles.[J]. Agricultural Water Management, 2000, (45): 159167.[4] 汪京京， 張武，劉連忠，黃帥 農(nóng)作物病蟲害圖像識別技術(shù)的研究綜述[J]計算機(jī)工程與科學(xué)，2014, 36 (7) :13641370[5] Wang Liya .Feature extraction and classification for images.[D]Xidian University,2006. (in Chinese)[6] 蔣煥煜，應(yīng)義斌，王劍平，饒秀勤，徐惠榮，[J]農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2002,18 (6 ):158160.[7] 羅雪寧，彭云發(fā)，代希君，胡曉男，羅華平，基于1VIATLAB的紅棗圖像處理研究 [J] 農(nóng)機(jī)化研究，2015 (3):。參考文獻(xiàn)：[1] 李震，.[J]湖南農(nóng)業(yè)人學(xué)學(xué)報: (S)57fi一SRO.[2] A J Pe39。處于實驗階段的動態(tài)圖像處理系統(tǒng)往往采用了價位很高的國外攝像機(jī)和圖像采集卡等相關(guān)硬件，能夠達(dá)到很高的精度和實時性要求。 首先，在動態(tài)圖像處理系統(tǒng)中，由于動態(tài)圖像處理需要很高的幀速，這勢必減少攝像機(jī)在拍攝每幀圖像時的進(jìn)光量，導(dǎo)致圖像質(zhì)量降低。表1是實
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1