为提高芽眼分割的准确性,该文实现了基于混沌优化K均值算法的马铃薯芽眼的快速分割.K均值算法具有有效性及易于实现的优点,但是容易陷入局部最优值的缺点造成了其聚类结果的不准确.混沌系统由于其遍历性和不重复性,能够以较快的速度执行全局搜索.该文提出的算法的主要思想就是将混沌变量映射到K均值算法的变量中,用混沌变量代替其寻找全局最优值.分割试验结果表明:该文提出的算法,不仅在分割准确性上优于当下流行的K均值算法和模糊C均值算法,而且在运行时间上也更胜一筹,K均值算法和模糊C均值算法分割一幅马铃薯芽眼的图像所需的平均时间分别为2.8955 s和3.5564 s,而该文提出的算法仅需1.109 s.当聚类数大于3时,该文提出的算法在运行时间上受聚类数目的影响非常小,这一特点可用于其他一些适合聚类数大于3的农作物上.试验结果还表明,对于该文中的样本,最佳聚类数不宜超过3.最后,精度试验验证了该文提出的算法能够对样本中的马铃薯芽眼实现完全,无遗漏的分割,总的分割精度为98.87％,其中,对正常的马铃薯芽眼分割精度可达100％,对特殊马铃薯的芽眼分割精度为91.67％,总体分割精度较好.因此,该文提出的算法能够为后续种薯的自动切块提供参考.
图像处理 图像分割 算法 快速分割 马铃薯芽眼 K均值 混沌优化算法 遍历性