用于農(nóng)作物種植信息提取的圖像分割技術(shù)研究進(jìn)展

摘 要 為了解農(nóng)作物種植信息提取領(lǐng)域的圖像分割技術(shù)研究現(xiàn)狀，對常用的圖像分割方法進(jìn)行了系統(tǒng)性梳理。根據(jù)是否引入深度學(xué)習(xí)算法將圖像分割技術(shù)分為傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)分割方法。簡要概述了閾值分割、分水嶺分割、聚類分割、邊緣分割及多尺度分割等4種傳統(tǒng)圖像分割方法和FCN、DeepLab及SegNet等3種基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，分析了各種方法在農(nóng)作物種植信息提取中的優(yōu)缺點，以及圖像分割技術(shù)目前存在的難點，以期為提高圖像分割技術(shù)在農(nóng)作物種植信息提取中的應(yīng)用水平提供參考。（剩余7609字）