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摘要
在大米品质检测中,大米图像的分割是其中的必要环节。常用otsu阈值分割算法实现大米图像分割的过程。但是传统一维otsu算法只是基于灰度值信息的分割效果不理想,而传统二维otsu算法的存在计算冗余,过程复杂、分割需要的时间长,为此提出了一种大米图像分割的pso优化二维otsu算法,通过粒子群优化算法实时更新粒子速度和位置,利用其寻优特性能够快速求解得到分割阈值,实现大米图像分割,减少otsu算法自适应阈值的冗余计算,提高运行速度。结果表明该分割算法在大米图像分割实验中,有效降低了二维otsu运算过程的复杂度,减少了图像阈值分割的时间,并且没有对取值结果造成影响,寻找的阈值准确,提高了阈值分割的效率,具有一定的可行性,为大米图像处理研究和粮食品质检测提供了参考。
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