基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算法

提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法。首先使用Lab模型对苹果图像进行分割,然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域。接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割。这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果。实验表明,此算法对邻接苹果识别非常有效,识别率大于92.89%,而且算法简单快速,平均每幅图片识别时间小于0.5 s。