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公开(公告)号：CN108009542B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201711056203.2
申请日：2017-11-01
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种油菜大田环境下杂草图像分割方法，在油菜田间随机采集若干个杂草/油菜RGB图像样本；建立视觉注意模型中提取颜色特征、亮度特征及方向分特征，获取各特征图，生成各特征通道显著图，进而获取总显著图，获取感兴趣区域；提取感兴趣区域的形状特征和纹理特征，进行支持向量机分类训练获取油菜区域；融合杂图像样本和所有油菜区域图像，以获取最终株间杂草区域分布信息。通过融入改进的视觉注意模型，结合区域生长算法，获取感兴趣区域，整个算法过程不需要进行灰度转换和阈值分割处理，减少处理环节以及计算量；通过提取感兴趣区域的特征参数和支持向量机分类模型判别，进一步提高分割效率，实现油菜大田背景下杂草图像分割。
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公开(公告)号：CN108009542A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711056203.2
申请日：2017-11-01
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种油菜大田环境下杂草图像分割方法，在油菜田间随机采集若干个杂草/油菜RGB图像样本；建立视觉注意模型中提取颜色特征、亮度特征及方向分特征，获取各特征图，生成各特征通道显著图，进而获取总显著图，获取感兴趣区域；提取感兴趣区域的形状特征和纹理特征，进行支持向量机分类训练获取油菜区域；融合杂图像样本和所有油菜区域图像，以获取最终株间杂草区域分布信息。通过融入改进的视觉注意模型，结合区域生长算法，获取感兴趣区域，整个算法过程不需要进行灰度转换和阈值分割处理，减少处理环节以及计算量；通过提取感兴趣区域的特征参数和支持向量机分类模型判别，进一步提高分割效率，实现油菜大田背景下杂草图像分割。
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