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基于显著性检测的蔬菜鳞翅目害虫图像自动分割算法

文献类型： 中文期刊

作者： 钱蓉 1 ; 董伟 1 ; 朱静波 1 ; 张萌 1 ; 张立平 1 ; 卜英乔 2 ;

作者机构： 1.安徽省农业科学院农业经济与信息研究所

2.国防科技大学电子对抗学院

关键词： 鳞翅目;图像分割;显著性分析;非交互式

期刊名称： 福建农林大学学报(自然科学版)

ISSN： 1671-5470

年卷期： 2019 年 003 期

页码：

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 提出一种基于显著性检测的害虫图像自动分割算法(S-segmentation算法),首先利用显著性检测方法,结合图像局部区域的颜色距离和空间距离特征,对样本图像作预处理;然后采用无交互式图像分割算法处理显著检测结果图,可实现目标区域的完美分割,避免多次重复设置背景区域.通过对5种鳞翅目幼虫图像进行分割试验,结果表明该算法的分割准确性明显提高,平均分割精确度可达93.14%,较传统图像分割算法提高了约20%,并且复杂度低,运行效率高,分割精确度不受样本数量影响.进一步将该算法应用到体型和颜色多样化的鳞翅目成虫图像分割上,得到的平均分割精确度达到88.22%.

  • 相关文献

[1]基于生猪外形特征图像的瘦肉率估测方法. 张萌,钟南,刘莹莹. 2017

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