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基于改进Otsu算法的生菜叶片图像分割方法
引用本文:孙俊,宋佳,武小红,李玉婷.基于改进Otsu算法的生菜叶片图像分割方法[J].江苏大学学报(自然科学版),2018(2).
作者姓名:孙俊  宋佳  武小红  李玉婷
作者单位:江苏大学电气信息工程学院;
摘    要:针对传统的Otsu算法计算量大、实时性差等缺点,提出了一种新的PSO+Otsu(S)分割方法.将RGB颜色空间转换成HSV颜色空间,并提取S分量图像.针对基本粒子群优化算法提出一种新的惯性权重系数w更新策略,并利用改进的粒子群优化算法搜索最优阈值,将搜索到的最优阈值作为Otsu算法的分割阈值,并对S分量图像进行分割,最终得到生菜叶片分割图.结果表明:提出的生菜叶片图像分割方法不但适合单叶片图像分割,而且适合冠层叶片图像分割;运用本算法分割单个生菜叶片图像以及生菜冠层图像时程序运行时间分别为118,126 ms,迭代次数分别为6,5次,相比于Otsu算法以及标准PSO+Otsu算法,本算法不仅有效缩短了程序运行时间,而且提高了图像分割的准确率,具有较好的实时性.

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