典型文献
一种改进SM谱聚类算法的棉田棉花精确分割
文献摘要：
根据棉田棉花生长特点,利用最大熵法进行背景增强,在Lab颜色空间中进行图像预处理;利用粒子群优化算法得到局部最优,结合SM谱聚类算法,自发式地快速确定最佳聚类数.对自然环境下棉田棉花图像的进行分割实验,识别准确率为93.1％,相对误差率为2.22％,分割时间为2.067s,证明所提出的算法对于复杂环境下的棉花图像分割的精确性较高,并能够满足采棉机器人在实时行走过程中对图像分割的准确率和实时快速的要求,为采棉机器人的路径规划提供了快速、有效的新方法.
文献关键词：
棉田棉花;精确分割;谱聚类;SM算法;粒子群优化
中图分类号：
作者姓名：
刘亚芳;买买提明·艾尼;古丽巴合尔·托乎提;居来提·买提肉孜
作者机构：
新疆大学 机械工程学院, 乌鲁木齐 830047;乌鲁木齐佰博机电科技有限公司, 乌鲁木齐 830002
文献出处：
引用格式：
[1]刘亚芳;买买提明·艾尼;古丽巴合尔·托乎提;居来提·买提肉孜-.一种改进SM谱聚类算法的棉田棉花精确分割)[J].农机化研究,2022(12):35-41
A类：
067s
B类：
SM,谱聚类算法,棉田棉花,花精,精确分割,棉花生长,生长特点,最大熵法,背景增强,Lab,颜色空间,图像预处理,粒子群优化算法,局部最优,自发式,最佳聚类数,识别准确率,误差率,复杂环境,图像分割,精确性,采棉机,时行,路径规划
AB值：
0.338555
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