| 基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方 |
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| 引用本文： | 赵博,宋正河,毛文华,毛恩荣,张小超. 基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方[J]. 农业机械学报, 2009, 40(8): 166-169 |
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| 作者姓名： | 赵博 宋正河 毛文华 毛恩荣 张小超 |
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| 作者单位： | 中国农业机械化科学研究院 |
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| 摘 要： | 为了解决K-均值算法对农业图像中常用的超绿特征2G—R—B图像分割效果不佳的缺点，提出一种基于微粒群与K均值算法的图像分割方法。先用K均值算法对图像进行快速分类，然后将分类结果作为其中一个微粒的结果，利用微粒群算法计算，最后用K-均值算法在新的分类基础上计算新的聚类中心，更新当前的位置，以得到最优的图像分割阈值。试验结果表明，改进算法对超绿特征2G—R—B图像能够准确分割目标，且对不同类型的农业超绿图像具有较好的适应性。
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| 关 键 词： | 图像分割；微粒群算法；K均值算法；超绿特征 |
Extra-green Image Segmentation Based on Particle Swarm Optimization and K-means Clustering |
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