改进的大津法在烟草害虫图像分割中的应用

刘聪; 毕浩洋

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改进的大津法在烟草害虫图像分割中的应用

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cqvip:为准确识别烟草害虫图像,将目标图像从背景图像中分割出来,利用粒子群算法对常用于图像分割的大津法(OTSU)进行优化,以减少OTSU对像素点遍历的时间,加快运算速度。以采集的烟蚜图像为例,采用粒子群优化的OTSU对图像进行分割。仿真结果表明,该方法能够更快速、更准确地实现烟草害虫图像分割,并且分割后图像能够很好地保留害虫的触角、翅、肢体等细节信息,为后续害虫特征提取及害虫识别奠定了基础。

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来源
《中原工学院学报》 |2020年第2期|67-70|共4页
作者
刘聪; 毕浩洋;
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作者单位

中原工学院信息商务学院电气工程系河南郑州451191;

河南中烟工业有限公司原料采购中心河南郑州450016;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
烟草害虫; 大津法; 粒子群; 图像分割;

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