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改进Niblack算法的光照不均匀QR码识别研究 总被引：1，自引：1，他引：0
QR码作为农产品可追溯体系的信息载体,一直是农业领域的科研热点。在实际应用中,溯源环境的复杂多变易使设备采集到光照不均匀的QR码图像而增加解码流程中二值化的难度,影响后续解码。该文针对原始Niblack算法自适应性不足的缺陷,提出一种自适应邻域窗口和修正系数的Niblack算法,该算法依据QR码图像的分辨率和灰度值,动态调整修正系数和邻域窗口,进行自适应二值化处理。分别用改进Niblack算法,原始Niblack算法和Otsu算法处理设备无法识别的不同光照环境下、不同程度的光照不均匀QR码图像,试验数据表明经改进算法处理后的识别成功率为74.2%,高出原始Niblack算法18.4%,高出Otsu算法71.7%,具有较高的鲁棒性。这一结果对农产品在各种光照不均匀环境中的溯源提供了参考。 相似文献
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由于无人机受相机广角和飞行高度的限制,单张影像无法拍摄整个农田形状,导致无法准确测量农田实际面积。为此,基于图像特征匹配技术,提出改进SURF算法,用于无人机影像拼接。该算法针对传统SURF算法初始特征点选取精度不足的问题提出改进方案,优化高斯模糊的过程,进而形成新的尺度空间生成方式。通过在实验基地试验得出:本研究提出的改进SURF算法比传统SURF算法特征点在卷积核尺寸为3×3时,70 m、120 m高空的匹配率分别提升4.7%和5.3%;在卷积核尺寸为5×5时,70 m、120 m高空的匹配率分别提升4.0%和4.3%。本研究将改进后的SURF算法用于后期图像拼接中,经试验对比发现:改进的SURF算法在图片拼接处衔接程度明显提升,得到匹配精度更优的拼接图像。 相似文献
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