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摘要:
为了进一步提高复杂背景下目标树叶分割算法的运行效率和准确性,在超绿算法的基础上结合模糊C聚类算法提高分割的运行效率,利用凸包填充法提高分割的准确性.首先利用超绿算法去除复杂背景中的非绿色部分,然后利用模糊C聚类算法去除与目标树叶颜色差异较大的绿色背景,而对于颜色差异较小的绿色背景,则先利用底帽变换得到目标树叶的边缘信息,再通过腐蚀和比较连通区域的大小进行去除.采用凸包填充法对目标树叶的边缘缺口进行补缺可以提高分割的准确性,从而降低错分率.超绿算法结合模糊C聚类算法可提高分割的运行效率.研究结果表明,与原有算法对比,错分率平均降低了1.05%,分割效率平均提高了13.82%.
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文献信息
篇名 复杂背景下目标树叶的分割与补缺
来源期刊 广东农业科学 学科 农学
关键词 图像分割 复杂背景 超绿算法 模糊C聚类 凸包填充
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 农业工程·信息技术
研究方向 页码范围 120-126,后插2
页数 8页 分类号 S126|TP391.41
字数 3354字 语种 中文
DOI 10.16768/j.issn.1004-874X.2018.05.020
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
复杂背景
超绿算法
模糊C聚类
凸包填充
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东农业科学
月刊
1004-874X
44-1267/S
大16开
广州市五山广东省农科院内
46-43
1965
chi
出版文献量(篇)
14242
总下载数(次)
17
总被引数(次)
80868
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导