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室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法
被引量:
10
1
作者
王雪
尹来武
郭鑫鑫
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期1213-1218,共6页
针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题,提出一种基于绿色作物G-R颜色特征,结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法,解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题.实...
针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题,提出一种基于绿色作物G-R颜色特征,结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法,解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题.实验结果表明,该方法不仅对作物、土壤和光照变化不敏感,且可以消除图像阴影部分的影响,与颜色索引方法 EXG-Otsu和RGB算法(G>R,G>B)相比,该方法分割效果更理想.
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关键词
绿色作物
图像分割
光照不均
最大类间方差
面积阈值
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职称材料
题名
室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法
被引量:
10
1
作者
王雪
尹来武
郭鑫鑫
机构
吉林农业科技学院网络信息中心
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期1213-1218,共6页
基金
国家自然科学基金(批准号:61602203)
吉林农业科技学院青年科研基金(批准号:119012017015)
文摘
针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题,提出一种基于绿色作物G-R颜色特征,结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法,解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题.实验结果表明,该方法不仅对作物、土壤和光照变化不敏感,且可以消除图像阴影部分的影响,与颜色索引方法 EXG-Otsu和RGB算法(G>R,G>B)相比,该方法分割效果更理想.
关键词
绿色作物
图像分割
光照不均
最大类间方差
面积阈值
Keywords
green crop plant
image segmentation
uneven illumi nation
maximum variance between clusters
area threshold
分类号
TP391 [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
室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法
王雪
尹来武
郭鑫鑫
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
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职称材料
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