基于K均值聚类的小麦腥黑穗病菌冬孢子图像分割

被引：1

作者：

邓继忠 ^{[1
]}

李敏 ^{[1
]}

袁之报 ^{[2
]}

王张 ^{[3
]}

李娇 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南农业大学工程学院

[2] 海南出入境检验检疫局热带植物隔离检疫中心

[3] 海南出入境检验检疫局检验检疫技术中心

来源：

华南农业大学学报 | 2012年 / 33卷 / 02期

关键词：

小麦腥黑穗病菌; 图像分割; K均值聚类; 冬孢子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

图像分析技术能够实现对小麦腥黑穗病菌冬孢子特征的定量分析,冬孢子区域的分割则是分析的前提.针对小麦腥黑穗病菌图像的特点,考虑到传统分割方法的局限性,提出了一种基于彩色图像的分割算法.研究以病菌彩色图像B分量为聚类对象,以R、G、B分量值之和不变为迭代终止条件,利用K均值聚类的方法分割病菌图像,使类内像素均值的距离和取得局部极小值.与其他分割方法进行比较的结果表明,该分割算法既分割出亮度不均匀的背景,对噪声的敏感度较小,又减少了分割后的冬孢子粘连,分割出的冬孢子数目增加.

引用

页码：266 / 269

页数：4

共 6 条

[1] 基于最大区域互信息量的生物细胞图像分割 [J].