基于IMFO-Otsu的果实深度图像多阈值分割OA
Depth Image Segmentation of Multilevel Threshold based on Improved Moth Flame Optimization
为了解决传统果实图像进行阈值分割易受颜色、光照等因素影响的问题,提出一种基于改进飞蛾火焰算法(Improved Moth flame Optimization,IMFO)的多阈值分割算法(IMFO-Otsu).算法在构建深度直方图后,根据多阈值Otsu准则获取最佳分割阈值.为了提高获取最佳阈值的计算效率,对多阈值Otsu准则进行剪枝处理,并使用提出的改进飞蛾火焰算法对算法进行加速.为验证IMFO-Otsu算法的效果,使用该算法对采集得到的果实图像进行多阈值分割,结果表明提出的算法具有良好的性能.由于提出的算法没有用到彩色图像的颜色信息且简单有效,能在夜间环境等复杂情况对果实识别与定位提供支持.
陈汝杰;唐文艳;吕文阁;李德源
广东工业大学机电工程学院,广东 广州 510006广东工业大学机电工程学院,广东 广州 510006广东工业大学机电工程学院,广东 广州 510006广东工业大学机电工程学院,广东 广州 510006
计算机与自动化
深度图像多阈值分割飞蛾火焰算法大津法果实图像
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《现代农业装备》 2023 (4)
30-35,6
国家自然科学基金资助项目(51776044)
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