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基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法
被引量：
17
1
作者
孙龙清
李玥
+1 位作者
邹远炳
李亿杨
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第16期196-202,共7页
生猪图像分割为生猪行为特征提取、参数测量、图像分析、模式识别等提供易于理解和分析的图像表示,准确有效的生猪图像分割是生猪行为理解和分析的基础。针对传统Graph Cut算法分割精度差、分割效率低及不能准确分割特定目标的问题,该...
生猪图像分割为生猪行为特征提取、参数测量、图像分析、模式识别等提供易于理解和分析的图像表示,准确有效的生猪图像分割是生猪行为理解和分析的基础。针对传统Graph Cut算法分割精度差、分割效率低及不能准确分割特定目标的问题,该文结合交互分水岭算法,提出基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法。采用交互分水岭算法对图像进行区域划分,划分的各个区域块看作超像素,用超像素替代传统加权图中的像素点,构造新的网络图替代传统加权图,重新构造能量函数以完成前景背景的有效分割。试验结果表明:该方法峰值信噪比平均范围为[30,40],结构相似度平均范围为[0.9,1],两种评价准则的结果与主观评价一致,图像分割质量、精度得到明显提升;平均耗时缩短到传统Graph Cut算法的33.7%,提高了分割效率;在复杂背景、噪声干扰、光照强度弱等条件下可以快速分割出特定目标生猪,具有较高鲁棒性。
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关键词
图像处理
图像分割
算法
改进
GraphCut
算法
超像素
交互分水岭算法
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职称材料
题名
基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法
被引量：
17
1
作者
孙龙清
李玥
邹远炳
李亿杨
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第16期196-202,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA102306)
文摘
生猪图像分割为生猪行为特征提取、参数测量、图像分析、模式识别等提供易于理解和分析的图像表示,准确有效的生猪图像分割是生猪行为理解和分析的基础。针对传统Graph Cut算法分割精度差、分割效率低及不能准确分割特定目标的问题,该文结合交互分水岭算法,提出基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法。采用交互分水岭算法对图像进行区域划分,划分的各个区域块看作超像素,用超像素替代传统加权图中的像素点,构造新的网络图替代传统加权图,重新构造能量函数以完成前景背景的有效分割。试验结果表明:该方法峰值信噪比平均范围为[30,40],结构相似度平均范围为[0.9,1],两种评价准则的结果与主观评价一致,图像分割质量、精度得到明显提升;平均耗时缩短到传统Graph Cut算法的33.7%,提高了分割效率;在复杂背景、噪声干扰、光照强度弱等条件下可以快速分割出特定目标生猪,具有较高鲁棒性。
关键词
图像处理
图像分割
算法
改进
GraphCut
算法
超像素
交互分水岭算法
Keywords
image processing
image segmentation
algorithms
improvement
Graph Cut algorithm
super pixels
interactive watershed algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法
孙龙清
李玥
邹远炳
李亿杨
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
17
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