利用骨架特征信息的粘连谷粒图像分割方法

摘要

针对长宽比大的粘连谷粒图像精确分割问题,提出利用图像骨架粘连点位姿信息的粘连谷粒图像分割方法,相比常规分水岭算法提高了准确性和可靠性.在图像平滑、二值化的基础上提取谷粒的骨架信息,采用SPT算子定位骨架粘连点位姿并进行粘连点延展闭合.针对不同粘连程度的谷粒图像,将本文算法与传统分水岭算法进行了对比测试,结果表明本文算法对于复杂粘连情况具有较强的适应性.当谷粒为长宽比在1.5以内的大豆和玉米时,本文方法和分水岭算法效果类似.然而,当谷粒长宽比大于1.5,分水岭算法出现大量欠分割和过分割现象,识别错误率达到75％,本文算法依然可控制在10％以内.