【摘 要】
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针对目前秸秆覆盖率人工检测费时费力、准确率低、信息难以存储的问题,提出了一种基于图像分割的秸秆覆盖率检测方法。考虑到传统图像分割方法精度不高,且多阈值分割时计算量
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林农业大学工程技术学院,吉林大学工程仿生教育部重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA103005-04);吉林省科技发展重点研发项目(20180201014NY);吉林大学工程仿生教育部重点实验室开放基金项目(K201706);吉林省教育厅科学技术项目(JJKH20180685KJ、JJKH20190927KJ);吉林农业大学科研启动基金项目(201718)
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针对目前秸秆覆盖率人工检测费时费力、准确率低、信息难以存储的问题,提出了一种基于图像分割的秸秆覆盖率检测方法。考虑到传统图像分割方法精度不高,且多阈值分割时计算量过大,将灰狼算法中的搜索机制与差分进化算法相融合,提出一种基于图像多阈值的自动分割方法(DEGWO),用于田间秸秆覆盖率检测。首先,对现场采集的秸秆覆盖图像进行预处理,采用自适应Tsallis熵作为目标函数,评估图像分割效率;其次,根据图像的复杂程度选取分割阈值的数量,利用DEGWO算法对其进行多阈值图像分割;然后,分别按照灰度级别计算分割后图像
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