基于K均值聚类和开闭交替滤波的黄瓜叶片水滴荧光图像分割

为了监测温室黄瓜叶片湿润情况以计算叶片湿润时间并用于病害预警,利用K-均值聚类算法实现黄瓜叶片的水滴荧光图像分割。选择人工气候室培育的健康且洁净的黄瓜叶片作为试验试材,采用移液枪向叶面、叶缘部位上滴水,模拟不同的叶片湿润情形,使用荧光成像仪蓝光镜头在白天（07:00）和夜晚（18:00）分别采集图像。应用K-均值聚类算法在L*a*b颜色空间对水滴图像进行分割,首先要将原始图像由RGB颜色空间转换到L*a*b颜色空间,然后在在L*a*b颜色空间中利用a*b*二维数据空间的颜色差异,以欧式距离度量像素间的相似度,使用K均值对图像进行聚类,聚类得到的图像灰度化后进一步用数学形态学中的开闭交替滤波方法进行校正,最终完成图像分割。利用该方法对10幅含有不同水滴数量的黄瓜叶片荧光图像进行分割,为了验证该方法的有效性,分别采用基于H分量直方图分割算法、主动轮廓即CV模型分割方法、融合K均值聚类和Ncut算法作对比试验。试验结果表明,该方法的平均匹配率、误分率相较于其他3种方法有明显的优势,平均匹配率为81.27%、平均误分率为9.57%,较之于其他3种方法,平均匹配率分别提高了44.11、11.50、10.90百分点,平均误分率分别降低了23.03、5.47和5.05百分点。该方法能够较为准确地将水滴从图像中分割出来,这为用计算机器视觉的方法监测黄瓜叶片的润湿时间提供了新的思路。