根据圆近似计算,在图像中计数接触的小麦粒.
D R Avzalov1, E G Komyshev2, D A Afonnikov3
1Institute of Cytology and Genetics of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Novosibirsk, Russia.
Vavilovskii zhurnal genetiki i selektsii
|July 23, 2025
概括
在图像中准确识别接触的小麦粒对于产量估计至关重要. 这项研究引入了一种改进的算法,使用凸点检测和圆近似来精确确定粒度边界.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 图像分析 图像分析
背景情况:
- 谷物谷粒的数量,大小和形状是主要的产量指标.
- 数字图像分析是估计这些参数的标准.
- 细分的挑战在于接触或密集的谷物.
研究的目的:
- 开发一种算法,用于准确地识别小麦谷物和在图像中确定边界,特别是当谷物碰触时.
- 改进现有的细分方法来触摸谷物.
主要方法:
- 使用修改后的凸点搜索算法.
- 轮边界像素使用圆近似分配给单个粒.
- 建议的方法与非近似算法和分水算法进行比较.
主要成果:
- 与基线方法相比,拟议的算法在识别小麦粒及其边界方面表现出更高的准确性.
- 圆近似有效地完善了轮边界像素分配.
结论:
- 开发的算法为细分接触小麦粒提供了更高的准确性.
- 计算时间随着颗粒数量和复杂轮的增加而显著增加.


