基于改进均值漂移算法的绿色作物图像分割方法

针对绿色农作物图像背景复杂且分割难的问题,提出一种基于改进均值漂移算法的分割方法。采用均值漂移算法对图像进行平滑和分割时,带宽的选择直接影响平滑和分割的结果。传统的均值漂移分割方法需要人为地设定空域带宽和值域带宽这2个参数。该文首先根据绿色作物图像的颜色特点,提取图像的颜色指数;然后采用均值漂移算法,将图像的颜色信息与空间信息结合起来,根据作物图像颜色分布的丰富程度定义自适应空域带宽,采用渐近积分均方差来获得自适应值域带宽,对图像进行平滑滤波;最后采用Otsu方法将平滑后的图像分成两部分:绿色部分和背景部分。试验结果表明,该方法能够有效地分割出绿色作物,并在分割性能上明显优于常规的颜色指数方法,作物图像的错分率均小于6.5%。