基于颜色空间模型的烟叶图像分割研究

• 作者: 刘赐德 管一弘 赵建军
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 烟叶图像分割 K-means聚类算法 颜色模型 HSV
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 1-4,9
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2018.05.001

摘要

对于图像分割,在实际运用中尚无通用的算法实现对所有图像分割.针对烟叶图像的分割,传统的基于区域生长、阈值分割等方法分割效果并不理想.为此,文中提出基于颜色空间模型的K-means聚类分割算法.先提取烟叶图像的颜色分量,以RGB颜色分量和HSV分量为聚类样本点进行K-means聚类分割,比较两种算法的结果.结果表明:基于HSV颜色空间模型对烟叶分割效果比较好,适用于对烟叶的图像分割,为准确提取烟叶特征奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管一弘	昆明理工大学理学院	19	118	5.0	10.0
2	赵建军	昆明理工大学理学院	31	94	6.0	8.0
3	刘赐德	昆明理工大学理学院	2	8	1.0	2.0