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基于颜色特征RSTR-GMR的群体小麦图像分割算法

论文摘要

图像分割是图像预处理中的关键步骤,该步骤是后期特征提取和识别的基础。大田环境下群体小麦图像受光照和背景影响,使用经典分割算法精度较低,针对大田环境下群体小麦图像分割问题,提出了1种基于RGB颜色空间的带限定条件的GMR（RSTR-GMR）阈值分割算法,实现了小麦与背景的分离。实验结果表明:分割精确度达到82.3%,RMSE为7.2。将分割图像与HIS空间下的H分量K均值分割算法（H-K）进行了比较,在所有拍摄条件下RSTR-GMR算法均优于H-K。

论文目录

  • 1图像获取
  • 2基于颜色特征的RSTR-GMR算法
  •   2.1群体小麦颜色特征分析
  •     2.1.1背景颜色特征分析
  •     2.1.2小麦颜色特征分析
  •     2.1.3阴影区域颜色特征分析
  •   2.2阈值确定
  •   2.3 RSTR-GMR阈值分割算法
  • 3结果与分析
  •   3.1分割效果分析
  •     3.1.1光照均匀的图像分割效果
  •     3.1.2光照不均匀带阴影区域的图像分割效果
  •     3.1.3光照不均匀复杂背景下图像分割效果
  •   3.2分割质量评价
  • 4结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 宋宇斐,滕桂法,苑迎春,刘天真,潘飞

    关键词: 图像处理,阈值分割,小麦冠层,颜色空间,颜色特征

    来源: 河北农业大学学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,信息科技

    专业: 农作物,计算机软件及计算机应用

    单位: 河北农业大学信息科学与技术学院

    基金: “十三五”国家重点研发计划项目(2016YFD0200403),河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2015054),河北省研究生创新资助项目(CXZZBS2017059),河北省自然科学基金项目(G2018204093)

    分类号: S512.1;TP391.41

    DOI: 10.13320/j.cnki.jauh.2019.0133

    页码: 128-133

    总页数: 6

    文件大小: 4532K

    下载量: 112

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c4c3141370e4d40971cec183.html