《江苏大学学报·自然科学版杂志》发表论文赏析
作者:任星光,段纳,程义,苗珍
单位:1. 江苏师范大学 电气工程及自动化学院, 江苏 徐州 221116; 2. 江苏蒲公英无人机有限公司, 江苏 徐州221000; 3. 南京科沃云计算信息技术有限公司, 江苏 南京 210000<div></div>
摘要:为了降低基本苗统计中的人力成本、提高统计效率和精度,设计了一种基于机器视觉的统计方法.新方法根据图像在HSV空间的良好性质确定兴趣区域,通过图像腐蚀与膨胀算法去除噪声,获得利于提取的连通域,并达到最后统计的目标.利用植保无人机在徐州某地区水稻农田获取的基本苗图像,将图像从RGB空间转换为HSV空间,通过阈值选择获取兴趣区域达到预期统计效果.结果表明,试验验证了基于机器视觉基本苗统计方法的有效性,新方法与人工统计方法相比提高了统计效率.
关键词:机器视觉, 图像处理,基本苗,HSV空间,滤波, 连通域
基金资助: 国家自然科学基金资助项目(62173166); 江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX20_0903)