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复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法
复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法
作者:
冯全
吴建寨
孔繁涛
张建华
李凯
韩书庆
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
棉花叶片
复杂背景
天气条件
K均值聚类
粒子群优化(PSO)
图像分割
摘要:
为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法.本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,从而得到棉花叶片分割结果.按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试.试验结果表明:该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)分割准确率分别达到92.39%、93.55%、88.09%,总体平均分割精度为91.34%,并与传统K均值算法比较,总体平均分割精度提高了5.41%.分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像实现准确分割,为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持.
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文献信息
篇名
复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法
来源期刊
中国农业大学学报
学科
工学
关键词
棉花叶片
复杂背景
天气条件
K均值聚类
粒子群优化(PSO)
图像分割
年,卷(期)
2018,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
88-98
页数
11页
分类号
TP391.9
字数
语种
中文
DOI
10.11841/j.issn.1007-4333.2018.02.12
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
冯全
甘肃农业大学机电工程学院
64
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节点文献
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粒子群优化(PSO)
图像分割
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
中国农业大学学报
主办单位:
中国农业大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-4333
CN:
11-3837/S
开本:
大16开
出版地:
北京海淀区圆明园路2号
邮发代号:
创刊时间:
1955
语种:
chi
出版文献量(篇)
4344
总下载数(次)
6
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