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摘要:
[目的]油茶树害虫的种类较多,其中油茶毒蛾Euproctis pseudoconspersa幼虫是危害较大的害虫之一.为完成油茶毒蛾幼虫的自动检测需要对其图像进行分割,油茶毒蛾幼虫图像的分割效果直接影响到图像的自动识别.[方法]本文提出了基于邻域最大差值与区域合并的油茶毒蛾幼虫图像分割算法,该方法主要是对相邻像素RGB的3个分量进行差值运算,最大差值若为0,则进行相邻像素合并得出初始的分割图像,根据合并准则进一步合并,得到最终分割结果.[结果]实验结果表明,该算法可以快速有效地将油茶毒蛾幼虫图像中的背景和虫体分割开来.[结论]使用JSEG分割算法、K均值聚类分割算法、快速几何可变形分割算法和本文算法对油茶毒蛾幼虫图像进行分割,将结果进行对比发现本文方法的分割效果最佳,且处理时间较短.
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文献信息
篇名 基于邻域最大差值与区域合并的油茶毒蛾幼虫图像分割
来源期刊 昆虫学报 学科 生物学
关键词 油茶毒蛾 自动识别 区域合并法 邻域最大差值 图像分割
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 进化与系统学
研究方向 页码范围 904-910
页数 分类号 Q969
字数 语种 中文
DOI 10.16380/j.kcxb.2015.08.011
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 周国英 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 119 1298 19.0 27.0
2 余绍军 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 19 125 6.0 10.0
3 李虹 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 3 13 1.0 3.0
4 谢林波 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 3 13 1.0 3.0
5 胡俊 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
油茶毒蛾
自动识别
区域合并法
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昆虫学报
月刊
0454-6296
11-1832/Q
16开
北京市朝阳区北辰西路1号院5号中国科学院动物研究所
1950
chi
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