复杂背景黄瓜叶部病害图像分割方法

被引：28

作者：

袁媛 ^{[1
,2
]}

李淼 ^{[2
]}

陈晟 ^{[3
]}

江海洋 ^{[3
]}

董俊 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽农业大学农学院

[2] 中国科学院合肥智能机械研究所

[3] 中国科学技术大学信息科学技术学院

来源：

农业机械学报 | 2013年 / 44卷 / 10期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

黄瓜; 复杂背景; 图像分割; 图切割; OTSU; 超G;

D O I：

暂无

中图分类号：

S436.421.1 [病害]; TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对具有复杂背景的黄瓜病害图像,设计了一种图像分割方法。该方法首先结合超G和OTSU方法去除彩色图像中的大部分背景,尽可能保留图像中的绿色部分信息;然后根据病害图像RGB模型中红色分量自动建立数据项,并且设定相邻像素间红色分量差值的函数作为平滑项,以上述数据项和平滑项构建基于阈值预处理的图切割算法。利用该方法对4种黄瓜病害(霜霉病、白粉病、靶斑病和炭疽病)彩色图像进行分割。结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中提取出来,算法的平均正确识别率达到90%以上;平均运行速度为2.12 s,能够满足实时图像分割的要求。

引用

页码：233 / 237

页数：5

共 10 条

[1] 基于改进型C-V模型的植物病斑图像分割 [J].