水稻稻穗图像的分割方法研究

• 作者: 杨红云 肖小梅 黄琼
• 来源期刊: 生物灾害科学
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻稻穗 图像分割 Otsu算法 K-means算法 哈希算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 分类号: S126
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-3704.2020.01.18

摘要

针对成熟期稻田光照不均匀、复杂的土壤背景噪声以及稻叶颜色混淆问题,研究利用Otsu和K-means法分别对局部稻穗图像和稻田图像进行稻穗分割,并与最大熵、迭代阈值以及区域生长法的分割效果图进行哈希相似度对比.在进行局部稻穗图像分割时,K-means和其他4种算法相比,分割相似度可达90％;在进行稻田图像分割时,Otsu和其他4种算法相比,分割相似度可达90.94％.试验结果表明两种算法能实现稻穗有效提取,为后期稻穗品质评估和稻田产量预测研究提供可靠依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨红云	江西农业大学软件学院	35	172	9.0	11.0
2	黄琼	江西农业大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
3	肖小梅	江西农业大学软件学院	1	0	0.0	0.0