基于良序子集的最近邻垄行图像识别算法

张志斌; 罗锡文; 王在满

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DOI: 10.11834/jig.20071117
2007 | Volume 12 | Number 11

基于良序子集的最近邻垄行图像识别算法

张志斌¹, 罗锡文¹, 王在满¹(华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室，广州 510642)

摘要

根据田间作物垄点像素矩阵特点，基于行向量目标像素良序子集，先进行垄点子集预处理，然后运用最近邻判别准则搜寻每个节点像素的最近邻点。通过设置最近邻搜索方向角和最近邻阈值，对断垄和较大面积的杂草等噪声影响进行控制。实验结果表明，与传统的最近邻算法比较，该算法的准确性和鲁棒性均得到提高，时间复杂度较小，对农田视觉导航实际应用有一定价值。

关键词

良序集最近邻法垄行识别视觉导航

A New Algorithm for Identifying the Crop Row Image Based on Subsets and Nearest Neighbor Rule

()

Abstract

Keywords

well-ordered nearest neighbor rule crop rows indentification machine vision navigation

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