基于邻域最大差值与区域合并的油茶毒蛾幼虫图像分割

【目的】油茶树害虫的种类较多，其中油茶毒蛾Euproctispseudoconspersa幼虫是危害较大的害虫之一。为完成油茶毒蛾幼虫的自动检测需要对其图像进行分割，油茶毒蛾幼虫图像的分割效果直接影响到图像的自动识别。【方法】本文提出了基于邻域最大差值与区域合并的油茶毒蛾幼虫图像分割算法，该方法主要是对相邻像素RGB的3个分量进行差值运算，最大差值若为0，则进行相邻像素合并得出初始的分割图像，根据合并准则进一步合并，得到最终分割结果。【结果】实验结果表明，该算法可以快速有效地将油茶毒蛾幼虫图像中的背景和虫体分割开来。【结论】使用JSEG分割算法、K均值聚类分割算法、快速几何可变形分割算法和本文算法对油茶毒蛾幼虫图像进行分割，将结果进行对比发现本文方法的分割效果最佳，且处理时间较短。