基于模糊C均值聚类的水稻秧苗图像分割

• 作者: 任文涛 刘金波 迟德霞 魏东宇
• 来源期刊: 沈阳农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 水稻秧苗 机器视觉 图像分割
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 787-792
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1700.2013.06.013

摘要

针对水稻插秧机视觉导航的水稻稻田图像分割问题,根据插秧过程中水田的特点和插秧的农业技术要求,探索采用基于模糊C均值聚类的方法,分割水稻秧苗像素和背景像素.首先用数码相机获取水稻插秧机插秧作业后的水稻稻田图像,人工读取秧苗、水、秸秆残茬、泡沫和泥的R、G、B像素值,绘制RGB、HSI、I1I2I3颜色空间的各颜色分量灰度直方图,分析差异,选取正交彩色空间I3颜色分量灰度值作为样本数据.分析不同的模糊加权指数m值对聚类分割误差率和计算时间的影响,选择m=2分割图像.采用基于模糊C均值聚类方法计算稻田图像中秧苗像素和背景像素的聚类中心,分割水稻秧苗像素和背景像素.结果表明:该方法可以分割水稻秧苗图像,平均误差率为1.5％,说明分割水稻稻田图像是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任文涛	沈阳农业大学工程学院	104	621	13.0	19.0
2	魏东宇	沈阳农业大学工程学院	4	39	3.0	4.0
3	迟德霞	沈阳农业大学工程学院	19	224	9.0	14.0
7	刘金波	沈阳农业大学工程学院	8	71	6.0	8.0