用于農作物種植信息提取的圖像分割技術研究進展
摘 要 為了解農作物種植信息提取領域的圖像分割技術研究現(xiàn)狀，對常用的圖像分割方法進行了系統(tǒng)性梳理。根據是否引入深度學習算法將圖像分割技術分為傳統(tǒng)方法和深度學習分割方法。簡要概述了閾值分割、分水嶺分割、聚類分割、邊緣分割及多尺度分割等4種傳統(tǒng)圖像分割方法和FCN、DeepLab及SegNet等3種基于深度學習的圖像分割方法，分析了各種方法在農作物種植信息提取中的優(yōu)缺點，以及圖像分割技術目前存在的難點，以期為提高圖像分割技術在農作物種植信息提取中的應用水平提供參考。（剩余7609字）