【摘 要】
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为准确识别自然环境中被遮挡的棉花,提出一种基于随机Hough变换的棉花识别方法。为了减小运算量,首先基于RGB彩色模型的(R-B)色差通道进行图像分割,利用区域标记获取棉花最小
【机 构】
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东南大学自动化学院,南京工程学院自动化学院
【基金项目】
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先进数控技术江苏省高校重点建设实验室2007年开放基金资助项目(KXJ07118);南京工程学院科研基金重大资助项目(KXJ08048)
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为准确识别自然环境中被遮挡的棉花,提出一种基于随机Hough变换的棉花识别方法。为了减小运算量,首先基于RGB彩色模型的(R-B)色差通道进行图像分割,利用区域标记获取棉花最小外接矩形区域。然后在有效区域内采用边界跟踪方法获取轮廓信息,根据棉桃轮廓的数学模型进行随机Hough变换。仿真表明:当棉花轮廓信息丢失量小于1/2时,识别效果良好。而且由于轮廓提取和Hough变换均在有效区域进行,参数空间大大压缩,能满足采棉机器人对目标识别精度和速度的要求。
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