基于形状因子和分割点定位的粘连害虫图像分割方法

• 作者: 孙传恒 李文勇 李明 杜尚丰 钱建平 陈梅香
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 图像分割 分水岭 算法 轮廓剥离 形状因子 粘连害虫
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 175-180
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|S126
• 字数: 4459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.05.025

摘要

单个害虫的分割是进行害虫特征提取和识别的前提。针对害虫识别过程中出现的粘连等问题，提出了一种基于形状因子和分割点定位的害虫图像分割方法。该方法首先利用形状因子对图像中的每个区域进行粘连判定，然后对判定为粘连的区域进行逐层轮廓剥离和局部分割点的确定，接着根据局部分割点在原区域中搜索边界轮廓的两个分离点，最后连接局部分割点与分离点线段进行害虫分割。通过实验室人工随机散落桃蛀螟Conogethes punctiferalis（Guenée）和田间粘虫板诱捕梨小食心虫Grapholitha molesta（Busck）2种场景采集图像，验证算法的有效性，并与分水岭分割算法进行对比，采用分割率、分割错误率和分割有效性3项指标进行评价，结果表明：针对实验室环境下采集的2组桃蛀螟害虫图像，该文方法平均错误率为7%，约为分水岭分割方法的1/2，平均分割有效率为92.65%，比分水岭算法提高了5.7个百分点；在2组田间梨小食心虫图像分割中，该文方法平均错误率为2.24%，平均分割有效率为97.8%，分别比分水岭方法降低了4.29个百分点和提高了3.95个百分点，说明该文方法在分割准确性和有效性方面都可以获得更好的分割性能，应用于害虫多目标分割与自动识别系统中，可以有效地提高识别精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈梅香	北京市农林科学院国家农业信息化工程技术研究中心	33	487	12.0	21.0
2	杜尚丰	中国农业大学信息与电气工程学院	48	891	18.0	28.0
3	孙传恒	北京市农林科学院国家农业信息化工程技术研究中心	7	273	6.0	7.0
4	钱建平	北京市农林科学院国家农业信息化工程技术研究中心	16	530	13.0	16.0
5	李文勇	中国农业大学信息与电气工程学院	3	70	3.0	3.0
9	李明	北京市农林科学院国家农业信息化工程技术研究中心	2	40	2.0	2.0