基于显著性检测与模糊C均值聚类算法的叶片病斑区域提取方法

发布时间：2018-05-05 10:35

  本文选题：自然场景 + 叶片病斑　； 参考：《江苏农业科学》2017年22期

【摘要】：针对自然场景下获取的叶片病斑图像,提出利用图像显著性检测与模糊C均值聚类方法相结合的叶片病斑区域提取方法。首先,利用SLIC(simple linear iterative clustering)方法结合马尔科夫吸收链进行图像显著性检测,获取显著图,实现符合视觉特征的显著区域检测;其次,利用模糊C均值聚类算法对显著图进行分割,进而获取二值化后的叶斑图像;最后,结合原始图像获取最终叶片病斑区域。试验结果表明,叶片病斑区域提取比较准确,满足病斑进一步处理和分析的要求。
[Abstract]:Aiming at the leaf spot images obtained from natural scene, a method of extracting leaf spot region by using image salience detection and fuzzy C-means clustering method is proposed. First, using SLIC(simple linear iterative clustering) method combined with Markov absorption chain to detect the saliency of the image, the salient map can be obtained, and the salient region can be detected in accordance with the visual characteristics. Secondly, the salient image is segmented using fuzzy C-means clustering algorithm. Finally, combined with the original image, the final leaf spot area was obtained. The results showed that the extraction of leaf spot area was more accurate and satisfied the requirement of further treatment and analysis of the disease spot.
【作者单位】： 烟台汽车工程职业学院电子工程系;
【基金】：山东省高校科技计划项目(编号:J15LN64)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1847360