基于YCbCr空间和GA神经网络的棉花图像分割算法

摘要：

棉花分割是采棉机器人视觉系统的关键步骤，在强光照、阴影等复杂的棉田环境下如何准确有效地分割棉花，有助于确定其在三维空间的位置。该算法在YCbCr颜色空间下，基于棉花与背景的色调信息差，分别提取棉花与背景样本，采用BP神经网进行训练并输出其误差，得到适应度函数并进行遗传算法中的选择、交叉及变异操作，优化神经网络权值、阈值，直到输出误差达到要求或达到预定迭代次数。最后根据所获得的BP神经网络权值、阈值进行棉花图像分割。通过对136幅棉田环境中拍摄图像的分割实验表明：该方法在棉花强光照及阴影条件下也能准确地分割，分割准确率达91.9%，并且比BP算法收敛更快。

关键词：YCbCr空间、遗传算法(GA)、棉花、图像分割

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金No.2011211A010。

在线出版日期：2014-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：176-179