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基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法
被引量:
22
1
作者
赵博
宋正河
+2 位作者
毛文华
毛恩荣
张小超
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期166-169,共4页
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-...
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
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职称材料
题名
基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法
被引量:
22
1
作者
赵博
宋正河
毛文华
毛恩荣
张小超
机构
中国农业机械化科学研究院
中国农业大学工学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期166-169,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(30771263)
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(2006AA10A305)
"十一五"国家科技支撑计划资助项目(2007BAD89B04)
文摘
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。
关键词
图像分割
微粒群
算法
k
-
均值
算法
超
绿
特征
Keywords
Image segmentation, Particle swarm optimization,
k
-means clustering, Extra-greencharacter
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO与K-均值算法的农业超绿图像分割方法
赵博
宋正河
毛文华
毛恩荣
张小超
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
22
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