基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法

• 作者: 任守纲 徐焕良 薛卫 袁培森 陆海飞
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 黄瓜 病害图像 显著性检测 流形排序 图像分割
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 11-16
• 分类号: TN911.73|S126
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.09.002

摘要

针对复杂背景下黄瓜叶部病害分割精度不高的问题,提出了一种基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法.首先利用超像素将黄瓜图像分块,获取黄瓜叶片的边缘,并提出了一种超像素间权重计算方法和显著种子选取方法;然后通过流形排序计算显著图,对得到的显著图进行阈值分割,得到二值图像;再将二值图像与原图像进行掩码运算,得到黄瓜病害叶片;最后利用超绿特征和数学形态学对病害叶片进行分割得到病斑.对常见的黄瓜病害(白粉病、褐斑病、霜霉病、炭疽病)图像进行测试,结果表明该算法与Otsu算法和k-means算法相比,有效解决了冗余分割问题,错分率均在5％以内,算法平均执行时间均小于4 000 ms,分割效果更加精确,为后续构建黄瓜病害自动识别系统奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐焕良	南京农业大学信息科技学院	79	651	14.0	23.0
3	任守纲	南京农业大学信息科技学院	54	499	12.0	21.0
4	薛卫	南京农业大学信息科技学院	24	120	6.0	10.0
5	袁培森	南京农业大学信息科技学院	26	73	5.0	8.0
8	陆海飞	南京农业大学信息科技学院	2	12	1.0	2.0