几种图象分割算法在棉铃虫图象处理中的应用

被引：34

作者：

于新文

沈佐锐

机构：

[1] 云南昆明市白龙寺西南林学院

[2] 中国农业大学(西校区)

来源：

中国农业大学学报 | 2001年 / 05期

关键词：

数字图象; 昆虫图象; 图象分割算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S186 [农业昆虫学];

学科分类号：

摘要：

本文介绍了 6种图象分割算法在棉铃虫图象分割中的应用。结果表明 ,平均值分割算法和迭代阈值分割算法能够获得较好的分割结果 ,其中迭代法分割结果较符合实际需要。而 P-参数法虽最终能获得较好的分割结果 ,但需要人为干预阈值的选择过程 ;Johannsen方法能够正确分割出棉铃虫区域 ,但无法反映棉铃虫的斑纹特征 ;而 Kapur法和 Yager方法则将棉铃虫区域的很多内容分割为背景区域 ,难以反映出棉铃虫实际特征。本研究为进行昆虫图象的特征提取、特征测量及种类自动识别研究奠定了基础

引用

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