罗艳
- 作品数：1 被引量：5H指数：1
- 供职机构：浙江大学生物系统工程与食品科学学院更多>>
- 发文基金：浙江省重点科技创新团队项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 基于机器视觉技术的对虾主骨架线提取被引量：5
- 2013年
- 长度作为对虾外观的主要特征之一,是对其规格进行判别的主要依据,而对虾的主骨架线可以直接反映长度。骨架化在图像上又称为细化,因此本文以一种有效的二值图像细化算法为基础,结合实验对分支长度进行分析,设定初始长度阈值,并在每次去除一条分支后对阈值进行自动修正,提出了一种能够有效去除多余分支并且不影响主骨架线长度,完整地提取对虾主骨架线的算法。结果表明,根据不同状态主骨架得到的预测长度与实际长度的最大相关系数为0.946,最小相关系数为0.747。对预测样本的长度预测平均相对误差为2.06%。实验结果表明,该算法对于对虾的主骨架线提取具有实用性,提取出的主骨架线具有较好的连续性、光滑性,还在去除骨架分支的同时基本保证了单像素的宽度,更加准确和稳定地反映主骨架线的几何性状。
- 罗艳张安红成芳
- 关键词：图像对虾
