【摘 要】
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【目的】对林木冠层图像采用NCSPSO-AFSA优化支持向量机（SVM）进行图像分割,提取树干分割图,以进一步提高分割效果。【方法】对现有的小生境和交叉算子的粒子群算法（NCSPSO）进行优
【出 处】
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西北农林科技大学学报(自然科学版)
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【目的】对林木冠层图像采用NCSPSO-AFSA优化支持向量机（SVM）进行图像分割,提取树干分割图,以进一步提高分割效果。【方法】对现有的小生境和交叉算子的粒子群算法（NCSPSO）进行优化,并与人工鱼群算（AFSA）混合,寻找最优惩罚系数C和高斯核函数中的参数γ;然后运用SVM方法对训练样本进行综合训练,以建立最佳分类模型;最后对香樟树、马褂木和杨树的冠层图像进行分割,并与AFSA算法、NCSPSO算法的分割效果进行比较。【结果】AFSA、NCSPSO、NCSPSO-AFSA算法的平均运行时间分别为1
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