-
题名改进K⁃means算法的玉米叶部病害图像分割研究
被引量:5
- 1
-
-
作者
龚瑞昆
刘佳
-
机构
华北理工大学电气工程学院
-
出处
《现代电子技术》
2021年第22期131-134,共4页
-
基金
国家自然科学基金项目(61203343)。
-
文摘
为了提高玉米叶部病害图像分割的准确率,提出一种基于Lab颜色空间的改进K⁃means聚类算法。针对叶部病害图像中病斑区域与正常区域存在的颜色差异性,选择在Lab颜色空间进行分割处理。采用K⁃means聚类算法在分割过程中会存在初始聚类中心点难以确定、分割时间较长、边缘信息分割不完善等问题,文中通过两方面对K⁃means聚类算法进行改进:首先是在Lab颜色空间中的a,b两个颜色通道搜寻波峰,确定初始聚类中心点的位置和数量;其次是用马氏距离替换欧氏距离进行距离度量的优化。应用改进后的K⁃means聚类算法对60幅玉米病害图像进行分割,平均误分率为5.72%,平均分割时间为6.69 s,与传统的分割方法相比,分割准确率提升,分割时间缩短。实验结果表明,改进K⁃means算法能实现玉米叶部病害图像的快速、准确分割。
-
关键词
玉米叶部病害
图像分割
Lab颜色空间
波峰搜寻
初始聚类中心
结果分析
-
Keywords
maize leaf disease
image segmentation
Lab color space
wave crest searching
initial clustering center
result analysis
-
分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-