基于Sobel算子边缘检测的麦穗图像分割

摘要

单位面积麦穗数是小麦产量预测的一个重要参数,如何从图像上自动识别出麦穗数是测产的关键.为此,使用Sobel算子对麦穗图像进行边缘检测,使麦穗从混有少量杂草的模糊的背景中分割开,并与加权平均法、G分量法和最大值法处理后的图像进行了比较.随机选取麦穗无交叉的50幅图像样本,分别使用上述方法处理,Sobel算子法与其他3种方法相比,图像分割的总体耗时至少减少了10％.实验结果表明,Sobel算子对麦穗图像分割是有效的.