基于脉冲耦合神经网络的粘连玉米种子图像分割

• 作者: 张新伟 易克传 高连兴
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 玉米种子 脉冲耦合神经网络 粘连 图像分割 熵值最大原则
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 转基因研究
• 页码范围: 208-215
• 分类号: S513|S226.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11841/j.issn.1007-4333.2015.03.29

摘要

为解决玉米种子内部机械裂纹检测过程中存在的种子间粘连问题,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural net)模型与熵值最大原则相结合的图像分割算法.运用直方图均衡化和布特沃斯低通滤波器进行频域增强预处理,以提高玉米种子与图像背景的对比度;运用PCNN模型,结合最大熵值原则对预处理后的粘连玉米种子图像进行分割,并引入图像像素的拉普拉斯能量(Energy of laplace)作为PCNN网络各神经元之间的连接系数,以增强图像分割效果;采用维纳滤波和数学形态学对分割后存在的噪声和断点进行处理,得到最终的分割效果.试验结果表明:PCNN与熵值最大原则相结合的图像分割算法的分割准确率为92.5％,运行时间为1.166 2 s,分割准确率高于改进分水岭算法、OTSU算法和最大熵直方图分割算法,用时略长于其他分割算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高连兴	沈阳农业大学工程学院	148	1901	26.0	34.0