基于K均值聚类和数学形态学的小麦彩色图像分割

• 作者: 何建斌 李晓明 梁威
• 来源期刊: 浙江农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: K均值聚类 数学形态学 L*a*b*色彩空间
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 生物系统工程
• 页码范围: 829-832
• 分类号: TP391|S152+.1
• 字数: 1923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1524.2011.04.036

摘要

对小麦植株图像进行分割,是将机器视觉技术应用到动态监测小麦生长状况的基础.采用K均值聚类和数学形态学相结合的方法进行分割,充分利用了小麦植株颜色和背景颜色的差异.首先根据图像色彩对图像进行聚类,然后对聚类后的图像进行形态学开运算,实现了小麦植株与背景的分离,并达到了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁威	郑州轻工业学院电气信息工程学院	28	133	7.0	11.0
2	何建斌	郑州轻工业学院电气信息工程学院	2	24	1.0	2.0
3	李晓明	郑州轻工业学院电气信息工程学院	2	24	1.0	2.0