【摘 要】
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本文针对草地图像边缘检测进行研究,传统的草地图像边缘检测算法,如canny算法,不仅边缘不够清晰,而且运算时间较长,不能达到智能机器人对实时性的要求。本文运用k-means算法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目支持,No.U1404606,基于概率图模型的图像分割方法研究,本文得到河南省科技攻关项目支持No.152102210360,深度学习在视觉目标检测中的关键技术研究,No.172102210070,基于机器视觉和无线定位技术的割草机器人模型研究.
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本文针对草地图像边缘检测进行研究,传统的草地图像边缘检测算法,如canny算法,不仅边缘不够清晰,而且运算时间较长,不能达到智能机器人对实时性的要求。本文运用k-means算法对色彩进行分类进而选定绿色为目标色进行提取,再利用膨胀和腐蚀运算,选取合适的结构元素对图像进行填充和细化,通过实验对比其他传统边缘分割方法,探讨了数学形态学在割草机器人工作区域划分中的重要应用。实验证明,本文选用的边缘检测策略不仅能够清晰准确的识别出草地边缘,而且相比传统的边缘检测算子,运算更快,实用性更强。
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