基于K-means聚类的植物叶片图像叶脉提取

• 作者: 李丰果 李灿灿 王宝 王静
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 图像处理 图像分割 聚类算法 HSI彩色空间 叶脉提取
• 年，卷（期）: 2012,（17）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 157-162
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|S126
• 字数: 3916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.17.023

摘要

植物的叶片是植物最基本、最主要的生命活动场所.叶脉的提取与分析对叶片和整株植物结构的分析有一定的应用价值.该文提出一种基于K-means聚类(clustering)的叶脉提取算法.该算法首先对叶片图像的HSI彩色空间中的Ⅰ信息进行K-means聚类处理,根据聚类的结果提取叶片边界,并将叶片图像分为受光均匀和受光不均匀的2类.对于受光均匀的叶片图像在聚类结果中直接提取叶脉,而受光不均匀的叶片图像则需去除部分叶肉后再进行一次K-means聚类提取叶脉.结果表明:该算法能有效地降低叶脉提取的错分率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王静	华南师范大学物理与电信工程学院	26	155	6.0	12.0
2	李丰果	华南师范大学物理与电信工程学院	31	261	9.0	15.0
3	王宝	华南师范大学物理与电信工程学院	4	59	4.0	4.0
4	李灿灿	华南师范大学物理与电信工程学院	4	91	3.0	4.0