基于改进的快速最大熵多阈值的成熟草莓图像分割

成熟草莓图像分割是草莓机械化采摘中首要解决的难题之一,最大熵多阈值算法是图像分割中效果较稳定的方法之一,但存在计算复杂度高、分割速度慢等缺点。为降低算法的计算复杂度、加快搜索速度,提出了一种改进的快速最大熵多阈值图像分割算法(IFMEMT)。首先提取RGB彩色图像的R分量灰度图像及灰度图像信息,然后应用IFMEMT算法求得最大熵及对应的阈值,最后进行图像分割。实验结果表明,在复杂环境下IFMEMT相对OTSU等图像分割算法不仅能达到相同甚至更好的分割效果,而且有更好的分割效率,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。

Ripe Strawberry Image Segmentation Based on Improved Fast Maximum Entropy Multiple Threshold