文献类型：期刊文章

作　　者：刘聪[1] 毕浩洋[2]

LIU Cong;BI Haoyang(Department of Electrical Engineering, College of Information&Business, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 451191, China;Purchasing Center of Raw Material, Henan Zhongtobacco Industry Co., Ltd, Zhengzhou 450016, China)

机构地区：[1]中原工学院信息商务学院电气工程系,河南郑州451191 [2]河南中烟工业有限公司原料采购中心,河南郑州450016

出　　处：《中原工学院学报》

基　　金：河南省高等学校重点科研项目(20B413009)。

年　　份：2020

卷　　号：31

期　　号：2

起止页码：67-70

语　　种：中文

收录情况：CAS、普通刊

摘　　要：为准确识别烟草害虫图像,将目标图像从背景图像中分割出来,利用粒子群算法对常用于图像分割的大津法(OTSU)进行优化,以减少OTSU对像素点遍历的时间,加快运算速度。以采集的烟蚜图像为例,采用粒子群优化的OTSU对图像进行分割。仿真结果表明,该方法能够更快速、更准确地实现烟草害虫图像分割,并且分割后图像能够很好地保留害虫的触角、翅、肢体等细节信息,为后续害虫特征提取及害虫识别奠定了基础。

关 键 词：烟草害虫 大津法 粒子群 图像分割

分 类 号：TP751.1]