基于随机森林和多特征融合的青苹果图像分割

• 作者: 吴庆岗 张卫国 张秋闻 景雨 赵进超
• 来源期刊: 信阳师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果图像分割 纹理特征 颜色特征 多特征融合 灰度共生矩阵 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术研究
• 页码范围: 681-686
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3863字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2018.04.032

摘要

针对自然环境下青苹果图像中目标与背景颜色差异小和分割难度大的问题,提出一种基于多特征融合的随机森林(Random Forest,RF)分割方法.首先,基于灰度共生矩阵提取青苹果图像的能量、熵、对比度、相关性、熵标准差和对比度标准差6个纹理特征;然后,针对同幅青苹果图像提取RGB空间中的G+0.5R-B分量和HSI空间中的S+I分量作为组合颜色特征,以规避天空和高光区域对分割结果的影响;接着,以像素为单位对提取的纹理特征和颜色特征进行融合;最后,在融合特征的基础上采用随机森林对青苹果图像进行分割,并与传统仅利用单一特征的分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合的随机森林算法比传统仅利用纹理特征的算法正确分割率要高22.18％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵进超	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	19	45	3.0	6.0
2	景雨	大连外国语大学软件学院	20	25	3.0	4.0
3	吴庆岗	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	11	17	2.0	4.0
4	张秋闻	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	14	32	3.0	5.0
5	张卫国	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	5	15	2.0	3.0