基于 Sobel 算子边缘检测的麦穗图像分割

摘要：

　　单位面积麦穗数是小麦产量预测的一个重要参数，如何从图像上自动识别出麦穗数是测产的关键。为此，使用Sobel 算子对麦穗图像进行边缘检测，使麦穗从混有少量杂草的模糊的背景中分割开，并与加权平均法、G分量法和最大值法处理后的图像进行了比较。随机选取麦穗无交叉的50幅图像样本，分别使用上述方法处理，Sobel 算子法与其他3种方法相比，图像分割的总体耗时至少减少了10％。实验结果表明，Sobel 算子对麦穗图像分割是有效的。

关键词：麦穗、Sobel 算子、图像分割

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60873236；河北省教育厅科学研究项目2010251；河北省教育厅科学研究项目Z2009122

在线出版日期：2013-08-09（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：33-36