基于改进FCM的作物病害图像分割方法研究

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％.

关键词：模糊C均值聚类、局部空间信息、分割正确率

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅基础与前沿技术研究计划项目182102210546;郑州大学西亚斯国际学院校级科研项目2017YB12,2017YB13;河南省教育厅第九批河南省重点学科检测技术与自动化装置教高[2018]119号

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-53,59