【摘 要】
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自然环境下机器视觉采集的土壤图像存在阴影,土壤图像阴影检测将消除或者减弱阴影对后一步的子图分割及土种识别的影响.为了提高土壤图像阴影和非阴影的区分度,实现阴影检测,重构了比率(α?)特征,并通过高斯平滑分别获得亮度(I)和比率(α?)特征直方图的2个主峰值点,缩小分割阈值搜索区间以减少减法直方图求高保留率点(F?)的次数;再引入拉伸因子对2个特征的保留直方图拉伸,增大阴影和非阴影保留率差异,以获取
【机 构】
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重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331;重庆市数字农业服务工程技术研究中心,重庆 401331;重庆市农业技术推广总站, 重庆 401147;重庆市沙坪坝区农业农村委员会, 重庆 40
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自然环境下机器视觉采集的土壤图像存在阴影,土壤图像阴影检测将消除或者减弱阴影对后一步的子图分割及土种识别的影响.为了提高土壤图像阴影和非阴影的区分度,实现阴影检测,重构了比率(α?)特征,并通过高斯平滑分别获得亮度(I)和比率(α?)特征直方图的2个主峰值点,缩小分割阈值搜索区间以减少减法直方图求高保留率点(F?)的次数;再引入拉伸因子对2个特征的保留直方图拉伸,增大阴影和非阴影保留率差异,以获取其高保留率点F?;最后,在搜索区间构建亮度(I)和比率(α?)特征的64等份中位点及其对应F?的2条折线
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