基于PSO和视觉显著性的棉花图像分割算法

【摘要】 针对自然光条件下具有复杂背景的棉花图像,提出了1种新的图像分割方法。首先,利用粒子群优化(PSO)算法进行聚类预处理,去除图像中较暗区域;其次,利用简单线性迭代聚类(SLIC)算法构建超像素,并用1种改进的方法检测每个超像素在图像中的独特性和分布情况权值,利用检测结果逐像素计算显著度获得整幅图像的显著图;最后,利用连通域面积去噪方法得到棉花图像分割结果。结果表明,该方法能有效去除图像的复杂背景,消除强光和阴影影响,准确地将棉花图像从背景中分割出来,效果较理想。更多还原