【摘 要】
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通过分析蚜虫区域、绿色背景和蚜叶区的G分量特点,建立G分量阈值确定原则,并采用G分量阈值将蚜虫区域和非蚜虫区域分离开。针对蚜虫的粘连重叠问题,利用扩展极小值阈值变换的
【机 构】
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江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30571240);国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2008AA100905、2006AA10A305-3、2008AA100901)
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通过分析蚜虫区域、绿色背景和蚜叶区的G分量特点,建立G分量阈值确定原则,并采用G分量阈值将蚜虫区域和非蚜虫区域分离开。针对蚜虫的粘连重叠问题,利用扩展极小值阈值变换的方法对输入图像进行标记,对标记后的图像进行距离变换和分水岭分割,以去除粘连。试验结果表明:算法能有效地分割粘连重叠的蚜虫,过分割率与欠分割率之和为3.14%。计数准确率达到96.2%,高于直接计数的80.7%。
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