【摘 要】
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马铃薯的形状是马铃薯分级的重要指标之一。针对适用于实时图像处理的目标识别系统,本文提出了一种结合矩特征和傅立叶描述子的形状识别新方法。该方法以质心为中心将物体划分为多个扇形区域,计算各扇形区域的矩特征值获得表示物体形状的矩特征序列,再通过离散傅立叶变换得到具有平移、旋转以及比例不变性的归一化矩特征傅立叶描述子,采用相似度计算进行形状分类。实验结果表明,该方法对目标形状的平移、旋转和比例变换具有不变
【基金项目】
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内蒙古自治区自然基金项目（2010BS0905）-基于机器视觉的马铃薯品质检测与种薯筛选技术研究
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马铃薯的形状是马铃薯分级的重要指标之一。针对适用于实时图像处理的目标识别系统,本文提出了一种结合矩特征和傅立叶描述子的形状识别新方法。该方法以质心为中心将物体划分为多个扇形区域,计算各扇形区域的矩特征值获得表示物体形状的矩特征序列,再通过离散傅立叶变换得到具有平移、旋转以及比例不变性的归一化矩特征傅立叶描述子,采用相似度计算进行形状分类。实验结果表明,该方法对目标形状的平移、旋转和比例变换具有不变性,能准确地将马铃薯的形状分为椭圆、圆和畸形三类,准确率分别为90%,93.3%,100%,识别率较高,
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