基于随机森林算法的黄瓜种子腔图像分割方法

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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(K
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