基于水平集的作物病叶图像分割方法

被引：21

作者：

袁媛 ^{[1
,2
]}

李淼 ^{[2
]}

梁青 ^{[3
]}

胡秀珍 ^{[4
]}

张伟 ^{[4
]}

机构：

[1] 安徽农业大学农学院

[2] 中科院合肥智能机械研究所

[3] 大同电力高级技工学校

[4] 中国科学技术大学信息科学技术学院

来源：

农业工程学报 | 2011年 / 27卷 / 02期

关键词：

图像分割; 水平集方法; 结构张量; 先验形状; 复杂背景;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对具有复杂背景的作物病叶图像中的叶片提取问题,提出了一种基于先验信息的水平集模型。首先,在LBF模型中引入纹理信息——结构张量,构造新的水平集模型;其次,采用水平集方法表示目标叶片形状,并将先验形状信息以能量泛函的表达形式引入到上述新的水平集模型中,得到新的基于先验信息的水平集模型;最后,利用该模型对具有复杂背景的黄瓜病叶图像进行分割。结果表明,该方法能准确地提取具有复杂背景黄瓜病叶图像中的病叶,为后续的病斑提取、识别和诊断奠定前期基础。

引用

页码：208 / 212

页数：5

共 7 条

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