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植物图像的自动分割是植物表型研究的热点问题,也是作物生长过程监测、病虫害识别等应用的核心技术之一。以黄瓜为对象,通过对图像中作物与背景特点的分析,选取EXG超绿分割和GrabCut算法进行试验研究;基于EXG超绿分割和GrabCut算法在黄瓜群体图像上的分割结果及这两种算法的优缺点,提出具有更高分割精度的改进算法。用室内室外不同生长时期的黄瓜植株图像进行试验,温室内图像和室外自然光照图像的平均分割精度分别达到96.56%和96.59%,均优于EXG超绿分割和GrabCut算法。同时表明,本文的改进算法适应性更强,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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