基于MFICSC 算法的生菜图像目标聚类分割

• 作者: 孙俊 张晓东 武小红 王艳 高洪燕
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 机器视觉 图像分割 算法 MFICSC Otsu
• 年，卷（期）: 2012,（13）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 149-153
• 分类号: S126|TP391.41
• 字数: 2949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.13.024

摘要

生菜图像目标分割是基于图像处理的生菜生理信息无损检测的前提.为了解决因生菜富含水分使得图像采集镜头反光而导致生菜叶片图像灰度分布不均的问题,该文采用一种修正的图像灰度均衡算法对生菜图像进行灰度均衡处理,应用混合模糊类间分离聚类算法(MFICSC)进行生菜图像目标分割,使总体类间距离最大化,能够同时生成模糊隶属度和典型值,对处理噪声数据和克服一致性聚类问题均表现良好.分别采用MFICSC算法和Otsu算法进行了生菜图像目标分割对比试验,结果表明MFICSC算法具有较好的聚类准确度,效果优于传统Otsu分割算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓东	江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室	43	494	15.0	20.0
2	高洪燕	江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室	15	184	9.0	13.0
3	王艳	江苏大学电气信息工程学院	27	106	6.0	10.0
4	武小红	江苏大学电气信息工程学院	62	694	15.0	24.0
5	孙俊	江苏大学电气信息工程学院	133	1226	19.0	28.0