基于可见光谱色彩指标Otsu法的水稻冠层图像分割

• 作者: 付弘婷 唐拴虎 张发宝 张木 李苹 黄巧义 黄旭
• 来源期刊: 广东农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 最大类间方差法(Otsu法) 水稻 数字图像 图像分割
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 农业工程·信息技术
• 页码范围: 120-125,前插1
• 页数: 7页
• 分类号: S126|O433.4
• 字数: 4063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16768/j.issn.1004-874X.2018.01.020

摘要

水稻冠层数字图像分析技术在水稻生长监测、氮营养诊断及产量预测上具有应用潜力,而水稻像元精确分割、提取是水稻冠层数字图像分析结果准确、稳定、可靠的前提.最大类间方差法(Otsu法)具备分割质量稳定、自适应强的特性,分割效果较好,是一种常用的阈值分割方法.通过提取计算水稻冠层图像9种图像色彩指标R、G、B、CIEL*a*b*色彩空间的L*、a*、b*分量、HSV色彩空间的H分量、绿度叶片指数(GLD)以及植被指数(VIGreen),并以各种图像色彩指标的Otsu法对水稻冠层图像进行分割,比较其图像分割效果.结果表明,水稻和土壤像元的a*、b*、GLD、VIGreen色彩指标双峰性明显,且重叠性小,可作为分割水稻与土壤背景的候选图像色彩指标;基于a*、GLD、VIGreen色彩指标的Otsu法的分割精度较高,且基于a*色彩指标的Otsu法对水稻冠层图像分割效果的信噪比最大、误差率最低,其次是基于VIGreen色彩指标的Otsu法;基于CIEL*a*b*色彩空间的a*色彩指标是Otsu法的水稻冠层图像分割中较优的图像色彩指标.