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基于颜色分形的不同产地烟叶聚类分析（Hierarchical Cluster Analysis of Tobacco Leaves from Different Areas Based on Fractal Color）
烟叶 系统聚类分析 颜色
2010/12/29
对较高精度的烟叶数字图像进行背景去除和分割预处理，计算烟叶颜色各分量（红色、绿色、蓝色、亮度）的计盒维数，绘制各颜色分量的计盒维数变化曲线，进行烟叶颜色系统聚类分析。结果发现不同产地烟叶的颜色各分量计盒维数变化曲线存在较明显差异；采用颜色分形维数作为聚类参数得到了最好的分类结果。这表明颜色分形维数可以作为按颜色分类的特征指标，能更准确地描述图像颜色的分形分布特征。
基于计算机视觉的新疆棉种颜色分选系统设计（Xinjiang Cotton Seed Color Separation System Based on Computer Vision）
棉花 种子 机器视觉
2009/11/3
设计了一套基于机器视觉的脱绒棉种在线分选系统，采用种子平抛和气吹分离的方式实现了新疆地区红棕色棉种与黑色棉种的自动分选。研究了无序状态下的种子图像采集方法，并通过区域细分的方式解决了无序种子与气流喷嘴的对应关系。提出了种子位置跟踪和分离算法，实现了对棉种图像处理结果的延时分离操作。实验结果表明：在传送带速度为0.50 m/s时，分选精度为88.6%，选出率为80.7%。
基于颜色和形状特征的茶叶嫩芽识别方法（Recognition of the Tea Sprout Based on Color and Shape Features）
茶叶嫩芽 识别 颜色特征
2009/11/3
与人工采摘茶叶相比，现有采茶机械虽能提高采摘速度，但采摘时老叶、嫩叶一起采，缺乏选择性，并有部分叶片遭破损，降低了原料品质。为此，需要研究具有选择性、低损伤率的自动采摘方法。本文采用基于颜色和形状特征的图像处理方法，实现茶叶嫩芽的计算机识别和检测。针对清明期陕西名茶“午子仙豪”茶叶，首先在RGB颜色空间中提取茶叶图像的G分量，并采用双阈值方法对图像进行分割；然后根据茶叶嫩芽的形状特征，检测茶叶嫩芽...
基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技术（Copperleaf Herb Detection from Cotton Field Based on Color Feature）
棉花 杂草识别 机器视觉
2009/8/11
基于不同的颜色特征，利用机器视觉技术自动识别棉田中铁苋菜。分别对棉花和杂草铁苋菜的色差法(R—G，R—B，G—B)、超绿法(2G—R—B)、色度法(H)等5种特征图像进行对比，确定色度法利用最大方差进行二值化的效果最佳。创建与二值图像相对应的0、1双精度型矩阵，并分别与R、G、B三基色分量图相乘，获取前景是R、G、B三基色分量图，背景是黑色的灰度图像。分析棉花、铁苋菜前景R、G、B的标准差，确定R...
基于计算机视觉和神经网络的牛肉颜色自动分级（Automatic Color Grading of Beef Lean Tissue Based on BP Neural Network and Computer Vision）
牛肉 颜色 分级 神经网络
2009/5/22
将采集的牛胴体眼肌切面图像人工确定其颜色等级，然后通过计算机图像处理方法，分割出肌肉区域并提取出其在RGB和HIS颜色空间的颜色特征参数。设计一个以牛肉的颜色特征参数为输入、牛肉的颜色等级为输出的BP神经网络模型，通过训练，确定模型的结构参数，用测试样本对该模型进行验证。结果显示，用该模型进行牛肉颜色等级预测的正确率可达95%，耗时仅0.25s。表明利用所设计的模型可以对牛肉的颜色等级进行快速、准...