西红柿果实目标识别方法研究-基于模糊聚类算法

• 作者: 宋怀波 徐越 王富春
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 西红柿 FCM算法 图像分割 目标识别
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 页码范围: 24-28,33
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|S641.2
• 字数: 2961字
• 语种: 中文

摘要

为了准确识别成熟的西红柿目标，提出了一种模糊 C－均值聚类算法（ Fuzzy Clustering Means ， FCM ）的西红柿目标分割方法。该方法首先利用FCM 算法对西红柿图像进行模糊聚类，并对聚类后的果实图像与丢失的部分目标图像进行相加，以得到更加完整的西红柿目标；然后对西红柿目标进行二值化、去噪、开运算与闭运算等处理，完成西红柿目标的分割。为了验证算法的有效性，利用20幅图像进行了试验并与 K－means 算法和Otsu 算法分割效果进行了对比。结果表明：利用文中算法所分割出的西红柿目标最高分割误差率均低于 K－means 算法和Otsu 算法，平均分割错误率为16．55％，比K－means 算法低了3．56％，比Otsu 算法低了12．80％。这表明，将该方法应用于西红柿目标的识别是可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋怀波	西北农林科技大学机械与电子工程学院	39	528	14.0	22.0
2	王富春	柳州职业技术学院机电工程系	21	41	4.0	5.0
3	徐越	西北农林科技大学机械与电子工程学院	8	118	5.0	8.0