基于随机森林算法的黄瓜种子腔图像分割方法     

张经纬  贡亮  黄亦翔  刘成良  龚霁程  潘俊松 《农机化研究》2017,(10):163-168

针对黄瓜表型测量中图像识别问题,为解决黄瓜种子腔与果肉图像灰度差别不大情况下的分割难题,提出了基于随机森林算法(Random Forest,RF)的黄瓜种子腔图像分割方法。首先,通过颜色空间变换,提取样本在RGB、HSV、YCb Cr模型下的9个颜色分量;接着,基于灰度共生矩阵提取样本的能量、熵、对比度、相关性的均值与标准差等8个纹理特征。结合纹理与颜色特征,运用随机森林算法构建像素分类器,实现了种子腔的粗分割。为了提高分割质量,对粗分割的图像进行形态学处理得到最终分割图像。最后,与K-均值聚类(Kmeans)算法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法做对比。实验表明:随机森林分割算法正确识别率高达95%,错误识别率在10%之内,处理时间1.6 s左右,分割质量上优于其它两种算法。  相似文献