基于PSO与水平集的桂花图像分割方法

摘要：

针对金桂、丹桂、银桂、四季桂的花朵图像,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与水平集的桂花花朵图像分割方法.将RGB彩图的三通道转换成灰度图像,利用PSO计算灰度图中的花与背景的均值,并用K-均值算法得到所有像素的初始分类标签.将分类标签转换成初始水平集,最后采用水平集进行精细分割,得到桂花花朵目标.试验结果表明,提出的方法通过改变参数适应颜色和背景的变化,能很好地提取四种常见的桂花花朵,性能指标SD、Dice、ER、NR平均值分别为83.935％、99.77％、2.19％、14.12％.

关键词：桂花、PSO、水平集、图像分割

所属期刊栏目：39

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51305207;南京林业大学大学生创新项目2016NFUSPITP043

在线出版日期：2018-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-84,91