基于改进中值滤波的梨树病害彩色图像分割

• 作者: 吴娜 张健 张冲 李淼 董俊 陈雷 高会议
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 中值滤波 彩色图像分割 支持向量机 梨树叶部病害
• 年，卷（期）: 2016,（z2）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 197-199,217
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3165字
• 语种: 中文

摘要

针对梨树叶部病害彩色图像分割准确率不高的问题,提出一种基于改进中值滤波与BP神经网络结合的图像分割方法.将彩色图像分解成R、G、B三个单通道灰度图像,分别应用改进后的中值滤波进行处理,处理完成后进行通道融合,得到滤波后的彩色图像;然后,使用标准图像的BP神经网络模型对滤波后的彩色图像像素点进行分类,重构分类结果得到病斑图像.实验结果表明,该方法可以较为准确地对梨树叶部病害彩色图像进行分割,平均分割准确率为89.07％.