【摘 要】
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针对苹果在分级的过程中,光线不均所导致的表面反光和阴影问题,利用同态滤波和改进的K-means算法予以解决.同态滤波前,将苹果图像由RGB空间转换到H SV空间,再对H SV空间的V分
【机 构】
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陕西科技大学,陕西 西安,710021
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针对苹果在分级的过程中,光线不均所导致的表面反光和阴影问题,利用同态滤波和改进的K-means算法予以解决.同态滤波前,将苹果图像由RGB空间转换到H SV空间,再对H SV空间的V分量进行同态滤波增强,最大限度地削弱光线不均带来的影响;对传统K-means聚类算法,新增加距离度量方法、确定聚类数目和初始中心点,能较好地去除苹果阴影对图像分割的影响.从大小、果形、质量、颜色、缺陷5个方面对陕北富县的秦冠苹果进行分级,分级成功率达到97％.利用同态滤波算法结合改进的K-means算法来对苹果图像进行处理,能够大大提高苹果分级的准确性.
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