向日葵叶部病害图像分割方法

• 作者: 吕芳 李艳雪
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 采集 图像预处理 颜色空间 图像分割 聚类算法 K-means聚类 DBSCAN算法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 148-151
• 页数: 4页
• 分类号: TN911
• 字数: 2912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.05.031

摘要

为了有效提高向日葵的产量,除了需要掌握向日葵的栽培技术外,研究可以模拟人甚至超越人的视觉功能的图像识别成为研究图像处理的一大关键.为了实现对向日葵叶部病害图像的准确识别,需要用分辨率较高的相机在自然光照下采集,之后需要先进行图像预处理与病斑分割,从而达到病害的精确高识别率.采集向日葵病害图像之后,图像预处理部分使用平滑滤波方法进行去噪和增强,选用合适的邻域模板达到良好的处理效果,对预处理之后的病害图像进行分割,病斑分割时将K-means聚类方法与DBSCAN算法进行对比,最终选择DBSCAN算法进行分割.针对随机选取初始聚类中心的问题,DBSCAN算法主要是改进K-means聚类算法和结果对初始聚类中心的敏感依赖程度,主要目的是清晰地分割出病斑部分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕芳	内蒙古工业大学信息学院	28	78	4.0	7.0
2	李艳雪	内蒙古工业大学信息学院	1	4	1.0	1.0