基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法

• 作者: 孙龙清 李亿杨 李玥 邹远炳
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 图像分割 算法 改进 Graph Cut算法 超像素 交互分水岭算法
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 196-202
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5589字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.026

摘要

生猪图像分割为生猪行为特征提取、参数测量、图像分析、模式识别等提供易于理解和分析的图像表示,准确有效的生猪图像分割是生猪行为理解和分析的基础.针对传统Graph Cut算法分割精度差、分割效率低及不能准确分割特定目标的问题,该文结合交互分水岭算法,提出基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法.采用交互分水岭算法对图像进行区域划分,划分的各个区域块看作超像素,用超像素替代传统加权图中的像素点,构造新的网络图替代传统加权图,重新构造能量函数以完成前景背景的有效分割.试验结果表明:该方法峰值信噪比平均范围为[30,40],结构相似度平均范围为[0.9,1],两种评价准则的结果与主观评价一致,图像分割质量、精度得到明显提升;平均耗时缩短到传统GraphCut算法的33.7％,提高了分割效率;在复杂背景、噪声干扰、光照强度弱等条件下可以快速分割出特定目标生猪,具有较高鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙龙清	中国农业大学信息与电气工程学院	14	147	5.0	12.0
2	李玥	中国农业大学信息与电气工程学院	5	11	1.0	3.0
3	李亿杨	中国农业大学信息与电气工程学院	3	17	2.0	3.0
4	邹远炳	中国农业大学信息与电气工程学院	2	10	1.0	2.0