基于改进的K-均值聚类算法的农作物图像分割

• 作者: 任继平 吴兰兰 彭辉 陆尚平
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 农作物图像分割 K-均值聚类 HIS空间
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: S375|TP391.41
• 字数: 2565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2008.06.017

摘要

图像分割是图像进行分析处理的首要步骤.为此,针对彩色农作物图像的特征,首先将RGB彩色图像转换到HIS色彩空间,运用均值-方差与粗糙集理论选取适当的初值聚类中心和聚类个数,再进行聚类计笋,实现了色彩分量的快速自动化分割,较准确地从背景中提取出了目标物体,为农作物图像的识别与分析、后续计算和处理提供了可靠的基础.实验结果表明,改进的k-均值算法减少了运算量,提高了分类精度和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任继平	华中农业大学理学院	6	63	4.0	6.0
2	彭辉	华中农业大学理学院	21	250	9.0	15.0
3	吴兰兰	华中农业大学理学院	14	231	8.0	14.0
4	陆尚平	华中农业大学理学院	4	46	3.0	4.0