基于改进FCM的作物病害图像分割方法研究

• 作者: 井荣枝 曹晓丽 齐国红
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 局部空间信息 分割正确率
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 51-53,59
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3355字
• 语种: 中文

摘要

针对复杂背景下作物病害叶片分割问题,提出一种改进模糊C均值聚类(Fuzzy C Means,FCM)的作物病害图像分割方法.该方法综合考虑图像的像素点的局部空间信息和灰度信息,计算出更为准确的局部空间信息,减少噪声的同时更好地保留了图像细节,从而使图像分割效果更为精确.选取黄瓜病害叶片图像进行本文算法的验证,并与其它分割方法进行比较实验.实验结果表明,本文提出的方法分割效果更好,其分割正确率为97.81％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐国红	郑州大学西亚斯国际学院	23	74	5.0	7.0
2	曹晓丽	郑州大学西亚斯国际学院	9	1	1.0	1.0
3	井荣枝	郑州大学西亚斯国际学院	10	4	1.0	1.0