【正文】
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 農作物病蟲害圖像識別技術的研究綜述[J]計算機工程與科學,2014, 36 (7) :13641370[5] Wang Liya .Feature extraction and classification for images.[D]Xidian University,2006. (in Chinese)[6] 蔣煥煜,應義斌,王劍平,饒秀勤,徐惠榮,[J]農業(yè)工程學報,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] 農機化研究,2015 (3):。參考文獻:[1] 李震,.[J]湖南農業(yè)人學學報: (S)57fi一SRO.[2] A J Pe39。 總之,動態(tài)圖像處理技術為農業(yè)工程的發(fā)展開掘了新的發(fā)展道路,我國的農業(yè)也開始步人精確農業(yè)的道路,相信在今后,不斷完善的動態(tài)圖像處理技術將會在農業(yè)工程中得到更廣泛的應用。處于實驗階段的動態(tài)圖像處理系統往往采用了價位很高的國外攝像機和圖像采集卡等相關硬件,能夠達到很高的精度和實時性要求。在運動背景下如何做到多目標動態(tài)圖像處理仍舊停留在實驗階段。 首先,在動態(tài)圖像處理系統中,由于動態(tài)圖像處理需要很高的幀速,這勢必減少攝像機在拍攝每幀圖像時的進光量,導致圖像質量降低。如水果品質動態(tài)檢測系統。表1是實驗測得的紅棗色度,并按色度進行分級。 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。 用最小矩形法,就是通過不斷旋轉來尋找圖像輪廓的最小外接矩形,提取紅棗大小尺寸,如圖4所示?;叶戎狈綀D波谷對應的橫坐標為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?;叶然瘓D像二值化處理,要提取圖像中的特征信息,需要把紅棗灰度圖片進一步進行二