PSO与K-means混合算法: 实现复杂环境下棉花叶片高精度分割

本文主要探讨了一种针对复杂背景和天气条件下的棉花叶片图像分割方法，旨在提高在自然环境中的精确分割性能。该方法结合了粒子群优化算法（PSO）和K-means聚类算法，以解决实际应用中的挑战。 首先，作者在RGB颜色空间中对棉花叶片图像进行了二维卷积滤波，以去除噪声，确保后续处理的准确性。接着，预处理后的图像被转换到Q、超G和a*分量，这些分量有助于突出目标（棉花叶片）与背景之间的差异。在这个过程中，PSO算法在K-means聚类的一维数据空间中发挥作用，通过迭代搜索寻找全局最优解，优化了聚类中心的选择，从而提升聚类的收敛效率。 K-means算法在此基础上进行像素分类，实现了对棉花叶片的精细分割。研究者收集了1200幅不同天气（晴天、阴天、雨天）和背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）条件下采集的样本图像，对其分割效果进行了评估。结果显示，该算法在三种天气条件下对棉花叶片的分割准确率分别为92.39%、93.55%和88.09%，总体平均分割精度高达91.34%，相比于传统的K-means算法，有5.41%的精度提升。 实验结果表明，这种混合算法在面对复杂背景和天气变化时，能够有效地进行棉花叶片的分割，这对于后续的特征提取和病虫害识别等任务提供了强有力的支持。因此，这项研究为棉花叶片图像处理领域的实际应用提供了新的解决方案，提升了农业智能化水平，对于农业生产效率的提高具有重要意义。