基于优选傅里叶描述子的粘连条锈病孢子图像分割方法研究

• 作者: 宋怀波 焦林 邸馨瑶
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: K-means聚类算法 傅里叶描述子 边缘提取 角点检测
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 193-198
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.03.037

摘要

小麦条锈病越夏孢子数是判断条锈病是否爆发的关键参数之一,现有方法对粘连条锈病孢子的自动检测尚有困难.为了实现粘连条锈病孢子的准确计数,提出一种融合K-means聚类算法与优选傅里叶描述子的粘连条锈病孢子分割算法,并实现了粘连孢子的准确计数.利用K-means聚类算法进行条锈病孢子的分割,实现了包含杂质等复杂背景下孢子的准确分割;对不同傅里叶描述子的边缘描述效果进行评价,优选出适合的傅里叶描述子个数,解决K-means聚类算法所得到的孢子边缘轮廓不够平滑的问题;利用基于距离测度的角点检测算法,实现了粘连条锈病孢子的准确计数;为了验证该方法的有效性,对20幅粘连孢子图像进行了分割实验.实验结果表明,得到的条锈病孢子计数准确率为96.2%,可以用于复杂粘连背景下孢子的准确分割,表明将该方法用于小麦条锈病越夏孢子的计数是有效的、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	邸馨瑶	西北农林科技大学机械与电子工程学院	1	3	1.0	1.0