【摘 要】
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为了使用机器视觉实现对食用菌中发丝等杂质的自动检测，提出基于显著性特征的菌菇中杂质图像分割算法，该算法结合了Hessian灰度特征和Lab空间色彩特征，通过图像归一化、求Hessia
【机 构】
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浙江工商大学信息与电子工程学院,浙江工商大学金融学院
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为了使用机器视觉实现对食用菌中发丝等杂质的自动检测，提出基于显著性特征的菌菇中杂质图像分割算法，该算法结合了Hessian灰度特征和Lab空间色彩特征，通过图像归一化、求Hessian矩阵、反向投影、取阈值分割出杂质图像。实验结果表明，该算法在光照不均匀条件下的识别率仍达到99．6％，可以用于工业化生产。
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