傳統(tǒng)圖像分割算法在農作物籽粒考種應用中的研究進展

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摘要：傳統(tǒng)圖像分割算法以時間、空間復雜度低等優(yōu)點在農作物籽粒考種領域中有著廣泛的應用。對傳統(tǒng)分割算法在農作物表型獲取過程中的應用進行研究，首先闡述Otsu、分水嶺、邊緣檢測、SLIC算法以及凹點分析算法的算法原理，對種皮顏色灰度均勻、形狀不同的農作物籽粒，以“問題—方法”的模式闡述不同算法在應用中存在的問題以及相應的解決方法；接著將算法基于閾值、區(qū)域、邊緣、聚類、凹點整合為五大類，對算法的分割效果、優(yōu)缺點及其適用范圍進行比較研究；最后，剖析農作物籽粒圖像分割應用研究存在農作物種類覆蓋度不夠寬泛、圖像分割精度不高、技術通用性不高等問題，并從算法精度提高、重疊遮擋處理等方面對未來的研究進行展望，以期為農作物籽粒考種過程中的圖像分割研究提供參考。（剩余22972字）