多级值图像细分用于树切割使用改进的Otsu的方法和蛇优化器

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 计算机视觉 计算机视觉
• 图像处理 图像处理

背景情况:

• 挖掘板干燥 (TPD) 显著减少了天然的生产.
• 早期诊断TPD对于有效管理树至关重要.
• 图像细分技术可以帮助早期检测和诊断TPD.

研究的目的:

• 开发一种高效的图像细分方法,用于在树中诊断TPD.
• 为了增强Otsu对TPD图像多层次值的方法.
• 与其他优化算法对比,评估建议的SO-Otsu方法.

主要方法:

• 研究了TPD图像属性,并改进了Otsu的方法.
• 将蛇优化器与改进的Otsu的方法相结合,创建了SO-Otsu.
• 将SO-Otsu与其他六种图像分割算法进行比较.

主要成果:

• 与竞争方法相比,SO-Otsu表现出优越的性能.
• 提出的方法在运行时间,细节效果和准确度方面表现出色.
• SO-Otsu被证明是TPD图像的高效图像细分技术.

结论:

• SO-Otsu是一种有效和高效的方法来细分TPD图像.
• SO-Otsu方法为TPD诊断提供了更高的准确性和速度.
• 这种方法可以提高在种植园中提前检测和管理挖掘板干燥的效果.