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基于改进K-means图像分割算法的细叶作物覆盖度提取

文献类型： 中文期刊

作者： 吴焕丽 1 ; 崔可旺 1 ; 张馨 1 ; 薛绪掌 1 ; 郑文刚 1 ; 王岩 1 ;

作者机构： 1.河北工业大学电子信息工程学院;北京农业信息技术研究中心

关键词： 小麦;覆盖度;图像分割;自适应步长;K-means算法

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2019 年 01 期

页码： 42-50

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 植被覆盖度是重要的农学指标,图像法作为一种方便、快捷、准确度较高的地面测量方法,在该领域得到了广泛应用。图像背景分割是获取植被覆盖度最关键的步骤,已有分割算法的分割对象局限于大叶植物或者长势较为稀疏的作物,针对细叶作物的研究较少,或者未根据分割结果得出更有价值的规律。本文以小麦为例,提出了基于HSV空间的自适应果蝇均值聚类算法(IFOA-K-means),用来分割图像背景,以此作为获取覆盖度变化的理论基础。采用小波分析按比例去噪算法单独对亮度分量去噪,主体分割算法采用自适应步长果蝇算法(IFOA)改进的Kmeans算法对小麦图像进行背景分割,综合了自适应果蝇算法的全局最优和K-means算法的局部最优特点,使分割效果达到最优。其分割效果优于基于遗传算法的最大类间方差分割法,较好地去除了滴灌带等较明显干扰因素,与传统的K-means算法相比,运行时间和峰值信噪比指标都较优,小麦覆盖度准确率在90%以上,与作物系数之间的决定系数为0. 953 1。

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