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题名基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法
被引量:1
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作者
张善文
张晴晴
齐国红
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机构
郑州大学西亚斯国际学院
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出处
《安徽农业科学》
CAS
2019年第10期228-230,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(6147237)
河南省教育厅科技攻关项目(182102210544,19B520029,182102311094)
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文摘
作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤,其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题,提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间,首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图,然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值,再计算该点前后两个邻域的颜色均值差作为该点的颜色跳跃度,当跳跃度大于设置的一个阈值时,该像素点为病斑点。结果表明,该算法具有较高的分割精确度和较好的抗噪声性能。
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关键词
病害叶片图像分割
显著点
颜色均值显著点聚类
颜色跳跃度
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Keywords
Disease leaf image segmentation
Salient points
Color meansignificant point clustering
Color leaping degree
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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