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基于改进粒子群算法的植物冠层图像分割
被引量：
8
1
作者
郎春博
贾鹤鸣
+3 位作者
邢致恺
彭晓旭
李金夺
康立飞
《森林工程》
2019年第1期47-52,共6页
针对标准粒子群算法易陷入局部最优而导致图像分割效果欠佳的问题,采用一种与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法来优化多阈值图像分割的阈值选取过程,将Otsu类间方差函数作为算法的适应度函数,并利用模拟退火算法"突跳"的...
针对标准粒子群算法易陷入局部最优而导致图像分割效果欠佳的问题,采用一种与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法来优化多阈值图像分割的阈值选取过程,将Otsu类间方差函数作为算法的适应度函数,并利用模拟退火算法"突跳"的特点有效避免陷入局部最优。实验结果表明:该算法可以有效地处理复杂植物冠层图像分割的问题,能够在保证运行效率的同时提高图像的分割精度。为提高植物生长状态评估的可靠性以及叶片信息的准确性提供理论基础,具有较强的工程实用性。
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关键词
植物冠层图像
粒子群优化算法
模拟退火算法
多阈值
图像
分割
大津法
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职称材料
题名
基于改进粒子群算法的植物冠层图像分割
被引量：
8
1
作者
郎春博
贾鹤鸣
邢致恺
彭晓旭
李金夺
康立飞
机构
东北林业大学机电工程学院
出处
《森林工程》
2019年第1期47-52,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572014BB03)
黑龙江省研究生教育创新工程资助项目(JGXM_HLJ_2016014)
文摘
针对标准粒子群算法易陷入局部最优而导致图像分割效果欠佳的问题,采用一种与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法来优化多阈值图像分割的阈值选取过程,将Otsu类间方差函数作为算法的适应度函数,并利用模拟退火算法"突跳"的特点有效避免陷入局部最优。实验结果表明:该算法可以有效地处理复杂植物冠层图像分割的问题,能够在保证运行效率的同时提高图像的分割精度。为提高植物生长状态评估的可靠性以及叶片信息的准确性提供理论基础,具有较强的工程实用性。
关键词
植物冠层图像
粒子群优化算法
模拟退火算法
多阈值
图像
分割
大津法
Keywords
Plant canopy image
particle swarm optimization algorithm
simulated annealing algorithm
multi threshold image segmentation
Otsu method
分类号
S432 [农业科学—植物病理学]
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
基于改进粒子群算法的植物冠层图像分割
郎春博
贾鹤鸣
邢致恺
彭晓旭
李金夺
康立飞
《森林工程》
2019
8
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参考文献
引证文献
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