一种改进SM谱聚类算法的棉田棉花精确分割

根据棉田棉花生长特点,利用最大熵法进行背景增强,在Lab颜色空间中进行图像预处理;利用粒子群优化算法得到局部最优,结合SM谱聚类算法,自发式地快速确定最佳聚类数。对自然环境下棉田棉花图像的进行分割实验,识别准确率为93.1%,相对误差率为2.22%,分割时间为2.067s,证明所提出的算法对于复杂环境下的棉花图像分割的精确性较高,并能够满足采棉机器人在实时行走过程中对图像分割的准确率和实时快速的要求,为采棉机器人的路径规划提供了快速、有效的新方法。