玉米自动化考种过程的粘连籽粒图像分割

• 作者: 刘向东 张新伟 易克传 程昕昕 赵学观 高连兴
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 玉米籽粒 自动化考种 籽粒粘连 图像分割
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 144-151
• 页数: 8页
• 分类号: S513|S226.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11841/j.issn.1007-4333.2018.10.18

摘要

针对玉米自动化考种过程籽粒粘连导致穗粒数统计准确率低的问题,提出一种遗传算法(GA)与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的分割方法(GA+改进PCNN),对粘连玉米籽粒图像的分割问题进行研究.采用数学形态学和wiener滤波对待分割图像去噪,基于小波变换进行多图像融合得到新图像;利用遗传算法寻找改进PCNN模型中参数β、αE和VE的最优解并进行图像分割.结果表明:1)本研究方法对粘连玉米籽粒的分割准确率为98％;2)本研究方法的交叉熵、区域内部均匀性、形状测度维和区域对比度指标依次为0.079 4、0.975 4、0.878 5和0.869 2,总体优于OTSU、改进分水岭、迭代法全局闽值和未改进PCNN分割算法;3)本研究方法的单幅图像处理时间为22.07 s,用时长于各比较算法,但分割效果最理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高连兴	沈阳农业大学工程学院	148	1901	26.0	34.0
2	赵学观		15	9	1.0	2.0
3	刘向东	新疆大学科学技术学院	3	2	1.0	1.0