La segmentación de plántulas de arroz es un proceso fundamental para extraer la línea de guía de los trasplantadores de arroz automatizados con un sistema de navegación visual, que puede proporcionar información de las hileras de cultivo para garantizar que el trasplantador plante plántulas a lo largo de la hilera de cultivo sin dañar las plántulas. Sin embargo, obtener una segmentación precisa de plántulas de arroz en campos de arroz sigue siendo una tarea desafiante. En este artículo, se propone un método de segmentación de plántulas de arroz en campos de arroz. El método consta principalmente de dos pasos: el sombreado de la imagen y la segmentación de umbral. En el procedimiento de sombreado de la imagen, la imagen de plántulas RGB (Rojo Verde Azul) se convierte primero al espacio de color YCrCb y se construye un componente Cg. Luego se construye un índice de color 2Cg-Cb-Cr para el sombreado de la imagen basado en el índice de verde excedente (2G-R-B), que puede reducir la influencia de la variación de la iluminación en la igualdad del sombreado de la imagen. Para el segundo paso, se propone un método Otsu mejorado para segmentar plántulas de arroz. Con respecto al método Otsu mejorado en esta investigación, la varianza de fondo de la varianza dentro de la clase se pondera por un parámetro de probabilidad para garantizar que el método funcione bien tanto para imágenes de histograma bimodal como para near-unimodal, y el rango de búsqueda de niveles de grises se restringe para reducir el tiempo de búsqueda del umbral de segmentación. Los resultados experimentales indican que el método propuesto logra mejores resultados de segmentación y reduce el costo computacional en comparación con el método Otsu tradicional y otros métodos Otsu mejorados.