基于SLIC超像素的茶叶嫩芽图像分割方法研究

• 作者: 吕军 夏华鹍 方梦瑞 黄涛
• 来源期刊: 西昌学院学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 茶叶嫩芽 超像素 简单线性迭代聚类 图像分割
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 自动控制与信息技术
• 页码范围: 75-77,124
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41|S571.1
• 字数: 2856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16104/j.issn.1673-1891.2019.04.016

摘要

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提.针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素的嫩芽分割方法.提取R、G、B、H、S、V、Y、Cb、Cr、超红、超绿、Cg、R-B、G-B共14个颜色分量,分析发现以超红、Cg和G-B三分量合成彩图中嫩芽与背景对比度较大,作为待分割对象图;利用SLIC超像素分割算法获取超像素块,并对每个超像素块提取平均横坐标、平均纵坐标、平均超红、平均Cg、平均G-B 5个特征作为分割依据;利用阈值分割、小目标去除、填充和"逻辑与"等操作,得到茶叶嫩芽彩色分割图.对不同地域、不同环境下嫩芽图像进行实验表明,基于SLIC超像素的嫩芽分割平均分割精度达75.6％,较传统G-B阈值分割平均精确度高16.6％.该方法不仅能抑制光照等因素对茶叶图像的影响,还能有效分割茶叶嫩芽,鲁棒性较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕军	浙江理工大学信息学院	6	85	2.0	6.0
2	黄涛	黄山学院信息工程学院	6	10	2.0	3.0
3	夏华鹍	黄山学院信息工程学院	2	4	1.0	2.0
4	方梦瑞	黄山学院信息工程学院	8	8	2.0	2.0