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[1]曹洪武,周保平,姚江河.基于PSO和视觉显著性的棉花图像分割算法[J].江苏农业科学,2016,44(02):430-433.
　Cao Hongwu,et al.Cotton image segmentation algorithm based on PSO and vision saliency[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(02):430-433.
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基于PSO和视觉显著性的棉花图像分割算法(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第44卷
期数:
2016年02期
页码:
430-433
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2016-02-25

文章信息/Info

Title:
Cotton image segmentation algorithm based on PSO and vision saliency
作者:
曹洪武;  周保平;  姚江河
塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔 843300
Author(s):
Cao Hongwu; et al
关键词:
粒子群优化(PSO)算法; 显著性; 简单线性迭代聚类(SLIC); 棉花分割
Keywords:
-
分类号:
TP391.4；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对自然光条件下具有复杂背景的棉花图像，提出了1种新的图像分割方法。首先，利用粒子群优化(PSO)算法进行聚类预处理，去除图像中较暗区域；其次，利用简单线性迭代聚类(SLIC)算法构建超像素，并用1种改进的方法检测每个超像素在图像中的独特性和分布情况权值，利用检测结果逐像素计算显著度获得整幅图像的显著图；最后，利用连通域面积去噪方法得到棉花图像分割结果。结果表明，该方法能有效去除图像的复杂背景，消除强光和阴影影响，准确地将棉花图像从背景中分割出来，效果较理想。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

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[3]张云龙,张会敏,谢泽奇,等.基于显著区域和PHOG的黄瓜病害识别方法研究[J].江苏农业科学,2018,46(22):246.
　Zhang Yunlong,et al.Study on identification method of cucumber disease based on significant region and PHOG[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(02):246.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2015-09-04
基金项目：国家自然科学基金(编号：61563046)；塔里木大学校长基金平台建设项目(编号：TDZKPT201201)。
作者简介：曹洪武(1980—)，男，云南开远人，硕士，讲师，主要从事图像处理、计算机视觉等方面的研究。E-mail：chw0920@163.com。
通信作者：姚江河，硕士，副教授，主要从事农业信息化方面的研究。E-mail：yao9698@163.com。
更新日期/Last Update: 2016-02-25