水稻稻穗图像的分割方法研究

摘要

针对成熟期稻田光照不均匀、复杂的土壤背景噪声以及稻叶颜色混淆问题,研究利用Otsu和K-means法分别对局部稻穗图像和稻田图像进行稻穗分割,并与最大熵、迭代阈值以及区域生长法的分割效果图进行哈希相似度对比。在进行局部稻穗图像分割时,K-means和其他4种算法相比,分割相似度可达90%;在进行稻田图像分割时,Otsu和其他4种算法相比,分割相似度可达90.94%。试验结果表明两种算法能实现稻穗有效提取,为后期稻穗品质评估和稻田产量预测研究提供可靠依据。