基于FCM-SVM的生猪红外热图像自动分割方法

• 作者: 朱艳平 杜永强 陈松楠
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像自动分割 生猪红外热图像 支持向量机 模糊C均值
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 238-241
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2018.19.062

摘要

传统的支持向量机(SVM)方法在图像分割时需要人工选取训练样本,降低了生猪图像分割的自适应性且费时费力,本文提出了一种基于FCM-SVM相结合的生猪红外热图像自动分割方法,首先,将图像由RGB颜色空间变换到HSV颜色空间;然后,利用模糊C均值(FCM)聚类算法自动获取训练样本;最后,提取图像的颜色特征作为SVM模型的训练样本进行训练,实现对生猪红外热图像的自动分割.结果表明,该方法能够取得较好的分割结果,正确率基本上能达到95％以上,为后续生猪各个部位特征的获取提供较好的技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱艳平	信阳农林学院信息工程学院	19	33	4.0	4.0
2	陈松楠	信阳农林学院信息工程学院	11	10	2.0	2.0
3	杜永强	信阳农林学院信息工程学院	4	6	2.0	2.0