基于 Sobel 算子边缘检测的麦穗图像分割

• 作者: 吕行军 王克俭 田凤珍 董倩 陈含 韩宪忠
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 麦穗 Sobel 算子 图像分割
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2645字
• 语种: 中文

摘要

单位面积麦穗数是小麦产量预测的一个重要参数，如何从图像上自动识别出麦穗数是测产的关键。为此，使用Sobel 算子对麦穗图像进行边缘检测，使麦穗从混有少量杂草的模糊的背景中分割开，并与加权平均法、G分量法和最大值法处理后的图像进行了比较。随机选取麦穗无交叉的50幅图像样本，分别使用上述方法处理，Sobel 算子法与其他3种方法相比，图像分割的总体耗时至少减少了10％。实验结果表明，Sobel 算子对麦穗图像分割是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩宪忠	河北农业大学信息科学与技术学院	30	145	7.0	11.0
2	王克俭	河北农业大学信息科学与技术学院	42	288	10.0	16.0
3	陈含	河北农业大学信息科学与技术学院	2	44	2.0	2.0