奶牛图像的分割算法研究

为解决在实际生产环境中使用计算机自动识别奶牛的问题，提出了针对奶牛图像的分割算法，以提高识别率。该算法首先将奶牛图像从RGB空间转化为Luv空间，然后将图像作4×4大小的子块划分，对各子块进行块内颜色聚类并提取颜色和纹理特征，通过颜色内聚将子块中的颜色范围缩小到2~4种，并将其中所占数量最多的两种颜色作为子块的颜色特征；纹理特征则是基于对子块分别横向和纵向扫描并统计出来的，反映子块的颜色在横向和纵向的分布特征。在此基础上按奶牛的颜色和纹理特征进行基于子块的区域生长，最终达到清晰分割的目的。在对50个实地采集样本中按本文所述的方法进行分割，分割准确率达到80%以上。实验证明，本文提出算法能有效地将奶牛从背景中分离出来。