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针对部分田间图像由于其背景复杂、光照不均匀等导致很难确定图像分割的最佳阈值问题,提出了一种基于结合遗传算法Otsu算法改进的图像分割方法。首先对采集的图像进行预处理,基于预处理图像通过改进遗传算法中的选择、交叉、变异三种方法以及基于Otsu优化个体适应度函数,实现了可以自动调整遗传控制参数,既确保了物种的多样性又加快其收敛速度,为Otsu图像分割提供了最佳阈值,最后经过图像形态学对图像进行填充。将改进遗传算法的Otsu算法与基于遗传算法+Otsu算法进行图像分割以及基于遗传算法+Ksw熵值图像分割进行了对比,发现该算法得到的阈值范围较为稳定,使得分割后的图像准确、清晰,对于后期进行作物株数的统计或者植株的覆盖度有一定的帮助。 相似文献
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为了更好地发挥森林效益,提高森林的管理效果,需要虚拟不同树木生长过程的形态,建立相应的可视化系统,从而寻找树木生长规律,用来指导实践。本文首先介绍了虚拟单棵树木的两种分形方法:L系统和迭代函数系统。在此基础上对其进行改进,考虑到气候、温度、阳光和风向等因素对树木生长形态的影响,在生成规则和仿射变换、树木初始角度、树木主干与枝干的夹角、树枝的粗细和长度等五个方面分别引入随机因子,用Matlab软件进行编程,实现了枫树不同形态的绘制。此方法可以推广到虚拟不同植物的形态等,在虚拟农业研究、虚拟场景、景观设计、动画制作等方面有广泛的应用。 相似文献
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