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基于SVM的复杂环境下苹果图像的分割
引用本文:张云龙,齐国红,张晴晴.基于SVM的复杂环境下苹果图像的分割[J].智能计算机与应用,2017,7(1).
作者姓名:张云龙  齐国红  张晴晴
作者单位:郑州大学西亚斯国际学院,郑州新郑,451150
基金项目:河南省高等学校重点科研项目基础研究计划,校级项目
摘    要:将需要研究的目标从复杂的背景下提取出来是后期图像理解和图像分析的关键.一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的图像分割方法被提出,将图像分为目标和背景两类.在OHTA的颜色空间下提取各类样本像素值,并用SVM对样本进行训练,运用训练好的SVM分类器对苹果图像进行分割,并进行去噪处理.实验表明该算法可以有效地分割出复杂背景下的苹果,分割速度、分割准确率优于阈值分割法.

关 键 词:支持向量机(Support  Vector  Machine)  OHTA  复杂环境

Segmenting apple image from complicated environment based on SVM
ZHANG Yunlong,QI Guohong,ZHANG Qingqing.Segmenting apple image from complicated environment based on SVM[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2017,7(1).
Authors:ZHANG Yunlong  QI Guohong  ZHANG Qingqing
Abstract:
Keywords:
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