基于SVM的复杂环境下苹果图像的分割

摘要：

将需要研究的目标从复杂的背景下提取出来是后期图像理解和图像分析的关键.一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的图像分割方法被提出,将图像分为目标和背景两类.在OHTA的颜色空间下提取各类样本像素值,并用SVM对样本进行训练,运用训练好的SVM分类器对苹果图像进行分割,并进行去噪处理.实验表明该算法可以有效地分割出复杂背景下的苹果,分割速度、分割准确率优于阈值分割法.

关键词：支持向量机(Support Vector Machine)、OHTA、复杂环境

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分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目基础研究计划16A510034,17A520017;校级项目2016KY47

在线出版日期：2017-05-24（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：14-16,21