基于多阈值图像分割算法的秸秆覆盖率检测

• 作者: 于海业 刘媛媛 孙嘉慧 王跃勇 秦铭霞
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 秸秆覆盖率 图像分割 灰狼算法 差分进化算法 多阈值
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 27-35,55
• 页数: 10页
• 分类号: S24|TP751
• 字数: 5891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.12.004

摘要

针对目前秸秆覆盖率人工检测费时费力、准确率低、信息难以存储的问题,提出了一种基于图像分割的秸秆覆盖率检测方法.考虑到传统图像分割方法精度不高,且多阈值分割时计算量过大,将灰狼算法中的搜索机制与差分进化算法相融合,提出一种基于图像多阈值的自动分割方法(DE-GWO),用于田间秸秆覆盖率检测.首先,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,采用自适应Tsallis熵作为目标函数,评估图像分割效率;其次,根据图像的复杂程度选取分割阈值的数量,利用DE-GWO算法对其进行多阈值图像分割;然后,分别按照灰度级别计算分割后图像比例;最后,根据拍摄高度、fov视角等参数,将图像中秸秆覆盖率与实际地理面积进行转换.实验结果表明,本文算法田间秸秆覆盖率与实际测量误差在8％以内,且相比于改进粒子群算法(PSO)和灰狼算法(GWO),DE-GWO算法精确度更高,平均耗时为人工测量的1/1 500.开发了一套依据DE-GWO算法的秸秆覆盖率检测软件系统,为后续监控系统的实时检测提供了算法基础和软件支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于海业	吉林大学工程仿生教育部重点实验室	111	1103	18.0	26.0
2	刘媛媛	吉林农业大学信息技术学院	20	75	4.0	7.0
3	王跃勇	吉林农业大学工程技术学院	2	6	2.0	2.0
4	秦铭霞	吉林农业大学信息技术学院	1	4	1.0	1.0
5	孙嘉慧	吉林农业大学信息技术学院	1	4	1.0	1.0