傳統(tǒng)圖像分割算法在農(nóng)作物籽粒考種應(yīng)用中的研究進展

打開文本圖片集

摘要：傳統(tǒng)圖像分割算法以時間、空間復(fù)雜度低等優(yōu)點在農(nóng)作物籽?？挤N領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。對傳統(tǒng)分割算法在農(nóng)作物表型獲取過程中的應(yīng)用進行研究，首先闡述Otsu、分水嶺、邊緣檢測、SLIC算法以及凹點分析算法的算法原理，對種皮顏色灰度均勻、形狀不同的農(nóng)作物籽粒，以“問題—方法”的模式闡述不同算法在應(yīng)用中存在的問題以及相應(yīng)的解決方法；接著將算法基于閾值、區(qū)域、邊緣、聚類、凹點整合為五大類，對算法的分割效果、優(yōu)缺點及其適用范圍進行比較研究；最后，剖析農(nóng)作物籽粒圖像分割應(yīng)用研究存在農(nóng)作物種類覆蓋度不夠?qū)挿?、圖像分割精度不高、技術(shù)通用性不高等問題，并從算法精度提高、重疊遮擋處理等方面對未來的研究進行展望，以期為農(nóng)作物籽?？挤N過程中的圖像分割研究提供參考。（剩余22972字）