基于SLIC和多尺度显著性的红枣图像分割算法  

作　　者：曹洪武[1] 王振磊[2] 姚娜[1] 姚江河[1] 

机构地区：[1]塔里木大学信息工程学院,新疆阿拉尔843300 [2]塔里木大学植物科学学院,新疆阿拉尔843300

出　　处：《江苏农业科学》2016年第3期455-457,共3页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:31560541);新疆南疆农业信息化研究中心项目(编号:TSAI201403);塔里木大学校长基金平台建设项目(编号:TDZKPT201201)

摘　　要：针对自然光条件下具有复杂背景的红枣图像,提出了1种新的图像分割方法。首先,该方法用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法对图像进行超像素分割,并进行迭代合并处理,从而得到不同尺度的图层;其次,利用图像局部对比度估计和区域位置估计来获取相应的显著性图;最后,用K-means算法得到红枣图像聚类分割结果。结果表明,该方法能有效去除图像的复杂背景,消除红枣上光斑的影响,准确地将红枣图像从背景中分割出来。

关 键 词：图像分割 简单线性迭代聚类 多尺度 红枣图像 显著性 K-MEANS 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术] S126[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]