基于PSO与水平集的桂花图像分割方法 |
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引用本文: | 程玉柱,段一凡,李赵春.基于PSO与水平集的桂花图像分割方法[J].中国农机化学报,2018(8). |
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作者姓名: | 程玉柱 段一凡 李赵春 |
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作者单位: | 南京林业大学机械电子工程学院;南京林业大学生物与环境学院 |
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摘 要: | 针对金桂、丹桂、银桂、四季桂的花朵图像,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与水平集的桂花花朵图像分割方法。将RGB彩图的三通道转换成灰度图像,利用PSO计算灰度图中的花与背景的均值,并用K均值算法得到所有像素的初始分类标签。将分类标签转换成初始水平集,最后采用水平集进行精细分割,得到桂花花朵目标。试验结果表明,提出的方法通过改变参数适应颜色和背景的变化,能很好地提取四种常见的桂花花朵,性能指标SD、Dice、ER、NR平均值分别为83.935%、99.77%、2.19%、14.12%。
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