基于改进OTSU算法的快速作物图像分割

• 作者: 孔令成 张志华 戴魏魏 白元明 赵江海
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 图像分割 粒子群算法 最大类间方差法 超绿图像 学习因子 惯性权重因子
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 231-236
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41|S126
• 字数: 6032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.24.054

摘要

针对OTSU算法时间复杂度高、实时性差等缺点,结合粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)提出了一种新的自适应动态参数控制PSO+OTSU算法.通过自适应动态调整惯性权重因子和学习因子,让处在不同位置的粒子做自己最擅长的事情,从而达到算法满足实时性的目的.通过研究自然农田环境下作物图像,提出了一种改进超绿作物图像灰度化方法.结果表明,提出的自适应算法比标准PSO+OTSU算法运行时间缩短了12.7％,错分率方差缩小了26.3％,具有更好的实时性和稳定性.最后在不同光照、不同复杂背景、不同作物植株条件下进行验证试验,都取得了很好的分割效果,说明改进算法同时具有很强的健壮性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志华	中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所	25	145	7.0	11.0
2	孔令成	中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所	26	179	8.0	12.0
3	赵江海	中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所	30	455	7.0	21.0
4	白元明	常州大学信息科学与工程学院	4	11	2.0	3.0
8	戴魏魏	南京国际船舶设备配件有限公司技术信息研发部	1	0	0.0	0.0