玉米自动化考种过程的粘连籽粒图像分割

作者：张新伟; 易克传; 刘向东; 赵学观; 程昕昕; 高连兴^*

来源：中国农业大学学报, 2018, 23(10): 144-151.

• 玉米籽粒
• 自动化考种
• 籽粒粘连
• 图像分割

针对玉米自动化考种过程籽粒粘连导致穗粒数统计准确率低的问题,提出一种遗传算法(GA)与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的分割方法(GA+改进PCNN),对粘连玉米籽粒图像的分割问题进行研究。采用数学形态学和wiener滤波对待分割图像去噪,基于小波变换进行多图像融合得到新图像;利用遗传算法寻找改进PCNN模型中参数β、αE和VE的最优解并进行图像分割。结果表明:1)本研究方法对粘连玉米籽粒的分割准确率为98%;2)本研究方法的交叉熵、区域内部均匀性、形状测度维和区域对比度指标依次为0.079 4、0.975 4、0.878 5和0.869 2,总体优于OTSU、改进分水岭、迭代法全局阈值和未改进PCNN分割算法;3)本研究方法的单幅图像处理时间为22.07s,用时长于各比较算法,但分割效果最理想。

• 单位
  沈阳农业大学; 北京农业智能装备技术研究中心; 安徽科技学院