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基于改进型蚁群算法和Gauss—Markov随机场的植物病斑自适应分割

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冯登超[1,2] 杨兆选[1] 乔晓军[2]

[1]天津大学信息工程学院,天津300072 [2]国家农业信息化工程技术研究中心,北京100089

《沈阳农业大学学报》

2007年第38卷第3期

摘　　要:

针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法.该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象.同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型.最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割.仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好.然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究. (共4页)