基于光源不变图和聚类算法的叶片阴影中病斑的分割

【目的】提出了一种基于光源不变图的病斑分割方法,以提高病斑识别程序的准确性和稳定性。【方法】将阴影区和非阴影区视为不同光源照明,通过最小熵法计算原图的光源不变图,在该图上采用K均值聚类算法对病斑进行分割,以采集的病斑叶片为材料,对该方法的处理效果进行验证。【结果】比较光源不变图法和H分量法的处理结果后发现,采用光源不变图法处理病斑不同区域的平均差异较H分量法更低,仅为10.7%;聚类分割算法对使用光源不变图法处理病斑图像的分割准确率为95.0%,较H分量法具有更高的正确率,且误检率更低。【结论】采用光源不变图法对病斑图像处理的效果好、性能稳定,同一目标在不同光照条件下处理结果的一致性较高。