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基于色调分形维数的柑橘糖度和有效酸度检测（Sugar Content and the Valid Acidity Test of the Citrus Based on the Fractal Dimensions of Hue）
柑橘 糖度 有效酸度 机器视觉 无损检测 色调 分形维数
2010/4/1
研究了宫川温州蜜柑糖度及有效酸度的机器视觉检测技术及影响检测精度的因素。对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、亮度法去图像背景和RGB空间至HSI空间的转换，将柑橘色调范围分割为0°～20°、20°～40°、40°～60°、60°～80°、80°～100°和100°～120°共6个区域，提取各区域色调分形维数，以此作为BP神经网络输入，无损检测宫川温州蜜柑糖度及有效酸度。167个测试样本的检测...
基于分形维数的玉米和杂草图像识别（Image Identification of Corn and Weed Based on Fractal Dimension）
玉米 杂草 分形维数
2009/5/22
提出了利用分形维数来识别玉米和杂草的方法。将田间采集到的原始图像转化到HSI空间，利用H分量的不变特性进行图像变换，以消除光照的影响，有利于图像的分割处理。为了识别出玉米和杂草，比较了3种分形维数的计算公式和计算方法，利用Matlab编写的分形软件得到了玉米和杂草的平均分形维数，试验结果表明：Bouligand-Minkowski方法最佳，其中玉米和杂草的平均分形维数分别为1.204和1.079。...