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基于最小障碍距离的羊场显著目标检测被引量：1: 2019年; 为实时准确实现奶山羊场图像的目标检测,以最小障碍距离为基础,提出一种显著目标检测方法。对基于最小障碍距离的FastMBD算法进行改进,并进行距离变换生成距离图,初步消除背景干扰;通过计算边界先验显著度得到边界先验图,进一步消除背景影响;利用指数融合的方法融合距离图与边界先验图并进行后处理,实现奶山羊场图像的显著目标检测。利用基于K-Means算法的阈值分割方法分离目标和背景,通过水平扫描法和划线法实现羊只目标的提取及计数。实验结果表明,该方法对于奶山羊场图像目标检测的准确率可达90.962%。; 杨国欣唐晶磊王栋; 关键词：K-MEANS聚类图像分割

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国家高技术研究发展计划(2013AAl0230402)