摘要：为了适应不同农田地块自然图像颜色特征固有的差异性,从土壤背景中准确分割出各种绿色植物目标,设计了一种自适应分割方法。首先利用初始有标签训练样本获得支持向量机分割模型,根据K均值聚类算法自动从待分割图像中提取无标签训练样本,与有标签训练样本组成混合训练样本集。而后在混合样本集基础上,使用直推式支持向量机训练方法得到新的有标签训练样本集,挖掘出待分割图像颜色特征的分布信息。最后,利用这些新的有标签样本在线自适应更新分割模型。农田图像试验结果显示,该方法可以提高分割模型的针对性,有效地增强了分割过程适应农田自然图像颜色特征差异性的能力。

关键词：图像处理 图像分割 支持向量机 聚类 农田 

单位：南京农业大学江苏省智能农业装备重点实验室; 南京210031; 宁波工程学院; 宁波315016