【摘 要】
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为了解决精准农业中作物器官的自动提取问题,以玉米雄穗为例,提出一种基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法。作物生长图像是由背景和器官两大元素组成,在图像特征空间则
【机 构】
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广东科学技术职业学院机械与电子工程学院,武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室,中国气象局气象探测中心,华中科技大学自动化学院
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为了解决精准农业中作物器官的自动提取问题,以玉米雄穗为例,提出一种基于低秩矩阵恢复的作物器官自动提取方法。作物生长图像是由背景和器官两大元素组成,在图像特征空间则表现为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵之和。利用低秩矩阵恢复算法求解代表器官的稀疏矩阵。为了保证恢复时背景是低秩的,利用作物生长历史数据,学习最佳的转换矩阵。最后,利用动态阈值分割以及色度-亮度查找表完成器官的准确提取。实验结果表明,该方法取得了93.9%的最高性能值和2.86%的最低标准差,在多品种、实际农田复杂环境下能获得更好的提取结果。
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