在大米品質檢測中,大米圖像的分割是其中的必要環(huán)節(jié)。常用otsu閾值分割算法實現(xiàn)大米圖像分割的過程。但是傳統(tǒng)一維otsu算法只是基于灰度值信息的分割效果不理想,而傳統(tǒng)二維otsu算法的存在計算冗余,過程復雜、分割需要的時間長,為此提出了一種大米圖像分割的pso優(yōu)化二維otsu算法,通過粒子群優(yōu)化算法實時更新粒子速度和位置,利用其尋優(yōu)特性能夠快速求解得到分割閾值,實現(xiàn)大米圖像分割,減少otsu算法自適應閾值的冗余計算,提高運行速度。結果表明該分割算法在大米圖像分割實驗中,有效降低了二維otsu運算過程的復雜度,減少了圖像閾值分割的時間,并且沒有對取值結果造成影響,尋找的閾值準確,提高了閾值分割的效率,具有一定的可行性,為大米圖像處理研究和糧食品質檢測提供了參考。

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【文章目錄】：
0 引言
1 一維OTSU閾值分割算法
2 二維OTSU閾值分割算法
3 PSO優(yōu)化二維OTSU閾值分割算法
4 實驗結果與分析
5 結論



本文編號：4000705