10.3321/j.issn:1007-4333.2001.05.013
几种图象分割算法在棉铃虫图象处理中的应用
本文介绍了6种图象分割算法在棉铃虫图象分割中的应用.结果表明,平均值分割算法和迭代阈值分割算法能够获得较好的分割结果,其中迭代法分割结果较符合实际需要.而P-参数法虽最终能获得较好的分割结果,但需要人为干预阈值的选择过程; Johannsen方法能够正确分割出棉铃虫区域,但无法反映棉铃虫的斑纹特征; 而Kapur法和Yager方法则将棉铃虫区域的很多内容分割为背景区域,难以反映出棉铃虫实际特征.本研究为进行昆虫图象的特征提取、特征测量及种类自动识别研究奠定了基础.
数字图象、昆虫图象、图象分割算法
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S126;Q964(农业物理学)
国家自然科学基金39840004;国家高技术研究发展计划863计划863-306-ZD05-02-03;高等学校博士学科点专项科研项目
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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