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針對(duì)長(zhǎng)寬比大的粘連谷粒圖像精確分割問(wèn)題,，提出利用圖像骨架粘連點(diǎn)位姿信息的粘連谷粒圖像分割方法,，相比常規(guī)分水嶺算法提高了準(zhǔn)確性和可靠性,。在圖像平滑,、二值化的基礎(chǔ)上提取谷粒的骨架信息,，采用SPT算子定位骨架粘連點(diǎn)位姿并進(jìn)行粘連點(diǎn)延展閉合,。針對(duì)不同粘連程度的谷粒圖像,，將本文算法與傳統(tǒng)分水嶺算法進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試,，結(jié)果表明本文算法對(duì)于復(fù)雜粘連情況具有較強(qiáng)的適應(yīng)性,。當(dāng)谷粒為長(zhǎng)寬比在1.5以內(nèi)的大豆和玉米時(shí),，本文方法和分水嶺算法效果類似。然而,，當(dāng)谷粒長(zhǎng)寬比大于1.5,，分水嶺算法出現(xiàn)大量欠分割和過(guò)分割現(xiàn)象,，識(shí)別錯(cuò)誤率達(dá)到75%，本文算法依然可控制在10%以內(nèi),。