基于改进Otsu算法的生菜叶片图像分割方法

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.

关键词：生菜、Otsu分割、HSV颜色空间、PSO算法、惯性权重系数

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目31471413;江苏高校优势学科建设工程项目苏政办发[2011]6号;江苏省六大人才高峰项目ZBZZ-019;江苏大学实践创新训练计划项目

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：179-184