基于机器视觉的水稻秧苗图像分割

	基于机器视觉的水稻秧苗图像分割
刊名	浙江农业学报
	2016
卷号	028
关键词	水稻秧苗 ExG因子 Otsu法图像分割质量因子
ISSN号	1004-1524
其他题名	Machine vision based segmentation algorithm for rice seedling
英文摘要	水稻秧苗的识别是水稻插秧机自主导航系统的关键内容之一。针对插秧机机器视觉导航中稻田图像秧苗与背景分割问题,建立了基于RGB（红绿蓝）颜色空间的秧苗表面颜色模型。通过颜色特征对秧苗图像进行处理,使用Photoshop软件获取秧苗部分和背景R,G,B分量值;通过对G-R值与G-B值的分析统计,发现两者之间存在分界关系：各自的权重与各分量的乘积之和为某个定值;为方便分析,选取权值a,b为0.5,即ExG因子,采用Otsu法获取定值最佳值,最大程度分割出目标和背景。与适合于大多数绿色作物的传统RGB法进行比较,并采用分割质量因子和算法运算时间作为评判标准,分析各算法的综合性能。试验发现,ExG因子结合Otsu分割法分割效果相对理想、稳定性更高,而且耗时更短。
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:5737259
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/61337]
专题	中国科学院合肥物质科学研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	. 基于机器视觉的水稻秧苗图像分割[J]. 浙江农业学报,2016,028.
APA	(2016).基于机器视觉的水稻秧苗图像分割.浙江农业学报,028.
MLA	"基于机器视觉的水稻秧苗图像分割".浙江农业学报 028(2016).