基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割

• 作者: 乔晓军 冯登超 杨兆选
• 来源期刊: 沈阳农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 植物病斑 蚁群算法 Gauss-Markov随机场 自适应分割
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 391-394
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1700.2007.03.031

摘要

针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法.该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象.同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型.最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割.仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好.然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨兆选	天津大学信息工程学院	42	310	11.0	14.0
2	冯登超	天津大学信息工程学院	9	86	6.0	9.0
4	乔晓军		66	1269	18.0	33.0