基于SVM的復雜環境下蘋果圖像的分割

張云龍　齊國紅　張晴晴

摘 要：將需要研究的目標從復雜的背景下提取出來是后期圖像理解和圖像分析的關鍵。一種基于支持向量機（Support Vector Machine， SVM）的圖像分割方法被提出，將圖像分為目標和背景兩類。在OHTA的顏色空間下提取各類樣本像素值，并用SVM對樣本進行訓練，運用訓練好的SVM分類器對蘋果圖像進行分割，并進行去噪處理。實驗表明該算法可以有效地分割出復雜背景下的蘋果，分割速度、分割準確率優于閾值分割法。

關鍵詞：支持向量機（Support Vector Machine）；OHTA；復雜環境