基于K-means聚类的植物叶片图像叶脉提取

摘要：

植物的叶片是植物最基本、最主要的生命活动场所.叶脉的提取与分析对叶片和整株植物结构的分析有一定的应用价值.该文提出一种基于K-means聚类(clustering)的叶脉提取算法.该算法首先对叶片图像的HSI彩色空间中的Ⅰ信息进行K-means聚类处理,根据聚类的结果提取叶片边界,并将叶片图像分为受光均匀和受光不均匀的2类.对于受光均匀的叶片图像在聚类结果中直接提取叶脉,而受光不均匀的叶片图像则需去除部分叶肉后再进行一次K-means聚类提取叶脉.结果表明:该算法能有效地降低叶脉提取的错分率.

关键词：图像处理、图像分割、聚类算法、HSI彩色空间、叶脉提取

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.4;S126(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：157-162