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自然背景下的梅花图像分割算法研究

张娟 韩殿元 黄心渊

张娟, 韩殿元, 黄心渊. 自然背景下的梅花图像分割算法研究[J]. 北京林业大学学报, 2012, 34(3): 64-70.
引用本文: 张娟, 韩殿元, 黄心渊. 自然背景下的梅花图像分割算法研究[J]. 北京林业大学学报, 2012, 34(3): 64-70.
ZHANG Juan, HAN Dian-yuan, HUANG Xin-yuan. Image segmentation of Prunus mume flower under natural background.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2012, 34(3): 64-70.
Citation: ZHANG Juan, HAN Dian-yuan, HUANG Xin-yuan. Image segmentation of Prunus mume flower under natural background.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2012, 34(3): 64-70.

自然背景下的梅花图像分割算法研究

Image segmentation of Prunus mume flower under natural background.

  • 摘要: 针对梅花数据的特点,提出一种基于自然背景下的梅花花朵分割算法TC(Texture Color)。该算法综合运用了分形纹理和颜色2种特征,有效分割背景图像中的干扰物,实现梅花图像分割。首先,采用双毯子方法计算图像的局部分形维数图,并对分形维数图采用大津阈值分割去除背景中大部分的干扰物;然后,利用颜色特征对剩余的干扰物进行有效分割。在采用颜色特征进行分割时,改进了色度直方图累加算法,并融合了饱和度特征,取得了很好的分割效果。在分割过程中,算法还采取了形态学操作、去噪和填充等处理技术,得到最终的分割结果。对9种梅花图像(每种20幅,共180幅)进行了分割实验,采用误分率对实验结果进行评价,并分别和2RGB模型分割方法、GrabCut算法进行了实验对比。实验结果表明:TC算法平均误分率控制在3%之内,比2RGB模型分割方法更加有效,并且该算法所耗费的时间比GrabCut算法要少很多而且无需人工交互。因此,本文提出的TC算法针对梅花图像的分割是非常有效的。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  1900-01-01
  • 修回日期:  1900-01-01
  • 刊出日期:  2012-05-30

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