摘要
提出一种从颜色空间进行稻曲病图像的稻曲球分割算法,通过研究稻曲病图像颜色空间的各颜色分量对应坐标值的比值,分析颜色分量的色差模型,找到稻曲球、稻穗和叶片之间颜色信息的不同分布区域,采用动态阈值法有效分割稻曲球。图像分割实验结果表明所提算法的有效性,为后续进一步研究稻曲病的图像特征提取与图像识别等提供研究基础。
We propose a novel algorithm of chiamydospore segmentation based on color space of rice false smut color image.Due to discussing the mutual coordinate values of three color components about rice false smut color image,and analyzing the color difference mode of color components,the different distribution region of chiamydospore,ear of rice and the rice leaves will be found.Then chiamydospore can be correctly segmented through the dynamic threshold.The results of segmentation experiment show that the proposed method is effective,which can provide the research basic for further studying on image feature extraction and pattern recognition of rice false smut.
出处
《井冈山大学学报(自然科学版)》
2017年第1期56-59,共4页
Journal of Jinggangshan University (Natural Science)
基金
江西省教育厅落地计划项目(KJLD13066)
江西省教育厅科技计划项目(GJJ14560)
流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室资助课题(WE2015014)
江西省科技支撑计划重大项目(20152ACF60011)
关键词
稻曲病
颜色分量
色差模型
图像分割
rice false smut
color component
color difference mode
image segmentation