10.3969/j.issn.1006-8023.2019.01.008
基于改进粒子群算法的植物冠层图像分割
针对标准粒子群算法易陷入局部最优而导致图像分割效果欠佳的问题,采用一种与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法来优化多阈值图像分割的阈值选取过程,将Otsu类间方差函数作为算法的适应度函数,并利用模拟退火算法“突跳”的特点有效避免陷入局部最优.实验结果表明:该算法可以有效地处理复杂植物冠层图像分割的问题,能够在保证运行效率的同时提高图像的分割精度.为提高植物生长状态评估的可靠性以及叶片信息的准确性提供理论基础,具有较强的工程实用性.
植物冠层图像、粒子群优化算法、模拟退火算法、多阈值图像分割、大津法
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S432;TP391.41(病虫害及其防治)
中央高校基本科研业务费专项资金项目2572014BB03;黑龙江省研究生教育创新工程资助项目JGXM_HLJ_2016014
2019-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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