基于 ＭＭＣ与 ＣＶ模型的苗期玉米图像分割算法.pdf

针对苗期玉米田复杂土壤背景噪声，提出一种基于 ＭＭＣ（最大间隔准则 ）与 ＣＶ（Ｃｈａｎ Ｖｅｓｅ）模 型 的 玉 米 彩色图像分割算法。利用 ＭＭＣ对玉米彩色图像灰度化，用 ＴＶ（全 变 分 ）滤 波 器 对 灰 度 图 像 进 行 去 噪，用 ＣＶ模 型 对去噪图像进行图像分割。试验结果表明，算法优于传统的 颜 色 因 子 与 Ｏｔｓｕ组 合 算 法，能 有 效 去 除 图 像 中 的 小 杂 草和青苔，实现玉米目标提取，错分率为 ４.３２％，漏分率为 ９.６９％，相似度为 ８６.５７％。 ### 基于MMC与CV模型的苗期玉米图像分割算法 #### 摘要与研究背景 在农业生产中，农作物与杂草的有效识别对于实现精确除草具有重要意义。随着计算机视觉技术的发展，通过图像处理手段来实现作物与杂草的自动识别成为可能。然而，在实际农田环境中，复杂的土壤背景、光照条件变化以及杂草种类多样等因素，给图像处理带来了挑战。 本文介绍了一种基于最大间隔准则（MMC）和Chan-Vese（CV）模型的图像分割算法，旨在提高苗期玉米图像中目标的提取精度。该算法首先利用MMC将彩色图像转换为灰度图像，然后采用TV滤波器对灰度图像进行去噪处理，最后应用CV模型对去噪后的图像进行分割。 #### MMC最大间隔准则 最大间隔准则（MMC）是一种用于图像灰度化的技术，它通过对图像的颜色空间进行分析，寻找最优的灰度化方案。MMC的目标是最大化不同类别之间的间隔，从而使得图像中的不同对象能够更好地被区分。在本研究中，MMC主要用于将原始的彩色玉米图像转化为灰度图像，以简化后续的处理步骤。 #### TV滤波器 全变分（Total Variation, TV）滤波器是一种常用的图像去噪技术，它可以有效地去除图像中的高斯噪声和其他类型的噪声。TV滤波器的核心思想是保留图像边缘的同时去除噪声，这在复杂背景下的图像处理中尤为重要。通过使用TV滤波器，可以有效减少图像中的噪声干扰，为后续的图像分割提供更清晰的输入。 #### CV模型 Chan-Vese模型（简称CV模型）是一种基于水平集方法的图像分割技术，适用于二值图像的分割。CV模型通过最小化能量函数来确定图像的最佳分割边界，即使是在复杂的图像背景下也能有效地分离出目标物体。在本研究中，CV模型用于对经过预处理（灰度化和去噪）后的玉米图像进行分割，以提取出玉米植株并去除背景中的小杂草和青苔等噪声。 #### 实验结果与评估 实验结果表明，提出的基于MMC与CV模型的图像分割算法相比于传统的颜色因子与Otsu组合算法具有明显的优势。具体表现为： - **错分率**：4.32% - **漏分率**：9.69% - **相似度**：86.57% 这些结果显示了算法在去除图像中的小杂草和青苔方面表现出色，并能有效地实现玉米目标的提取。错分率和漏分率的降低意味着算法对玉米植株的识别更加准确；而较高的相似度则表明分割出的区域与实际目标区域非常接近。 #### 结论 基于MMC与CV模型的苗期玉米图像分割算法是一种有效的解决方案，尤其适用于复杂背景下的玉米田图像处理。该算法不仅提高了图像分割的准确性，还减少了错误分类的情况，为精确农业中的自动化除草提供了有力的技术支持。未来的研究方向可进一步优化算法参数，探索更多样的图像处理技术和模型结合方式，以适应更广泛的农作物图像处理需求。