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摘要:
针对具有复杂背景的作物病叶图像中的叶片提取问题,提出了一种基于先验信息的水平集模型.首先,在LBF模型中引入纹理信息--结构张量,构造新的水平集模型;其次,采用水平集方法表示目标叶片形状,并将先验形状信息以能量泛函的表达形式引入到上述新的水平集模型中,得到新的基于先验信息的水平集模型;最后,利用该模型对具有复杂背景的黄瓜病叶图像进行分割.结果表明,该方法能准确地提取具有复杂背景黄瓜病叶图像中的病叶,为后续的病斑提取、识别和诊断奠定前期基础.
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文献信息
篇名 基于水平集的作物病叶图像分割方法
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 图像分割 水平集方法 结构张量 先验形状 复杂背景
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 208-212
页数 5页 分类号 TP391.4|S24
字数 3925字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.02.035
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张伟 中国科学技术大学信息科学技术学院 342 3798 28.0 51.0
2 袁媛 安徽农业大学农学院 14 350 8.0 14.0
4 李淼 中科院合肥智能机械研究所 5 42 2.0 5.0
5 梁青 4 39 2.0 4.0
6 胡秀珍 中国科学技术大学信息科学技术学院 2 41 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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图像分割
水平集方法
结构张量
先验形状
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研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
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395062
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