基于分水岭和梯度的蝴蝶兰图像分割方法

利用图像识别技术采集设施蝴蝶兰生长参数,从而对花期进行调控,是提高蝴蝶兰种植效益的重要手段,而如何把蝴蝶兰图像与自然背景图像进行分割与提取,是图像识别的关键。该文利用彩色梯度算法,提取出蝴蝶兰自然图像的梯度图像,利用阈值找出梯度图像的显著部分(即图像中的显著边缘),同时利用水域分割方法对源图像进行分割,产生过分割图像,然后利用显著边缘图像对过分割图像进行判断,去除不显著的"水坝"并令其两边水域相融合,从而达到极大的抑制过分割的目的,最后再根据区域合并准则合并相似的区域,得到蝴蝶兰目标物图像。针对20幅蝴蝶兰图像,通过与人工分割的方法进行对比试验,结果表明,该文提出的基于梯度和分水岭的分割算法能够很好地从自然背景中提取出蝴蝶兰图像,分割正确率达到了92.6%。