基于K均值聚类与标记分水岭的棉花图像分割

摘要：

针对棉花识别中由于光照不均、背景复杂等不利影响降低识别率的问题,提出了一种基于K均值聚类与标记分水岭的棉花图像分割算法.基于棉花和背景在颜色上的信息差别,使用K均值聚类算法将复杂背景棉花分成棉叶、棉花、土壤和棉枝四类.进一步,基于棉花和背景在亮度上的信息差异,利用二维Otsu算法对棉花目标初次分割,并通过标记分水岭算法完成目标识别.通过实验验证:改进的标记分水岭算法能够有效解决棉花目标的过分割问题,显著提高了识别率,同时该方法对具有同类特征的花卉采摘视觉系统的设计具有参考价值.

关键词：棉花图像分割、K均值聚类、标记分水岭、二维Otsu

所属期刊栏目：39

分类号：TP391;S562(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;河南省创新型科技人才队伍建设工程项目;河南理工大学教改研究项目

在线出版日期：2020-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：147-149