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聚类算法在玉米叶片病斑降维识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了及时、准确地识别玉米病害,基于聚类识别算法,进行了玉米叶片病斑图像识别的对比试验。首先利用LLE算法对玉米图像降维以提取特征,然后采用K-均值算法、FCM算法和GK算法进行聚类分析,其中GK算法能够有效识别出玉米病斑图像,正确识别率高达95.5%。可见,GK模糊聚类算法对玉米病斑图像的识别效果较好。 相似文献
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为提高葡萄叶片病害图像中病斑分割性能,提出了一种基于显著性目标检测的病斑分割方法.采用显著性目标检测网络来生成葡萄病害叶片图像的显著性图,通过多种分辨率的网格结构提取图像局部和全局信息,并将它们融合成预测特征;再对病害叶片的显著性图用自适应阈值法分割出叶片上的病害区域,并用形态学方法进行后处理.结果 表明,在测试集A上... 相似文献
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《江苏农业科学》2018,(22)
快速准确地识别黄瓜病害类型是黄瓜病害防治的前提,针对现有基于病害叶片图像的黄瓜病害识别方法中的病斑分割和特征提取难题,提出一种基于显著区域和方向梯度直方图的黄瓜病害叶片图像分割与识别方法。首先,利用叶片图像的亮度和颜色低阶特征,结合多尺度分析确定原始采用病害叶片图像的显著图;其次,利用K-均值算法分割显著图,得到病斑图像;再提取病斑图像的方向梯度直方图特征;最后利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)进行病害识别。在4种常见黄瓜病害叶片图像数据库上进行测试,平均正确识别率大于90%。结果表明,该方法能够准确分割和识别复杂背景下的黄瓜病害叶片图像,为田间开放环境下实现黄瓜病害的快速自动识别提供了依据。 相似文献
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黄瓜叶部病斑的精确提取是计算机视觉技术在黄瓜病害识别系统中应用的关键。由于黄瓜叶部病斑形态小、光照不均匀、背景复杂等特性,导致现有的病斑提取方法精度较差。针对这一问题,提出一种基于优化脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,简称PCNN)模型的黄瓜叶片病斑精确提取方法。首先,对采集的病斑叶片进行Lab颜色空间变换,通过对颜色分量的平均值和高斯滤波结果进行差值计算,获取病斑叶片的频率调谐视觉显著性图;接着,对病斑图像进行HSI颜色空间变换,提取色调(hue,简称H)分量,进行色调的均衡优化,并通过融合优化后的H参量来增强病斑叶片的频率调谐视觉显著性图;最后,对传统PCNN模型进行简化,构建网络参量的自适应更新规则,并将融合后的显著性图作为模型的输入参量进行病斑的分割和形态学处理,获取病斑的提取结果。结果显示,本研究方法能够实现在光照度改变、背景干扰等不同复杂环境下对黄瓜常见病斑图像进行精确提取,试验结果为后续的病害精确识别奠定了较好的基础。 相似文献
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基于自适应中心对称局部二值模式的作物病害识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于局部二值模式(LBP)算子在模式识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,针对作物病害叶片图像的特点,提出一种自适应中心对称局部二值模式(Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP)算法,并应用于作物病害识别。该算法能够得到光照和旋转不变性的纹理特征,利用模糊C均值聚类算法对病害叶片图像进行分割,再将分割后的病斑图像进行分块,然后采用自适应阈值提取每个子块的ACSLBP纹理直方图,结合作物病害叶片图像的颜色特征,利用最近邻分类器识别作物病害。在黄瓜4种常见病害叶片图像数据库上进行试验,平均识别率高达95%以上,表明该方法是有效可行的。 相似文献
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以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果.结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率. 相似文献
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针对作物病害图像的病斑分割问题,提出一种直觉模糊C均值(Intuitional Fuzzy C-means,IFCM)聚类算法。通过引入隶属度、非隶属度和犹豫度3个参数来表示模糊集,从而定义了用来表示模糊集的模糊度的直觉模糊熵(IFE)这一概念,对传统的FCM算法进行改进,克服了FCM算法分割时计算目标函数容易陷入局部极小值,而且聚类数目需要提前设定初值的缺点。将预处理过的作物(以黄瓜为例)病害叶片图像作为研究对象采用该改进算法进行病斑图像分割,得到了很好的分割效果。与其他分割方法进行比较,结果表明该算法分割出来的作物病斑图像准确率高达94%以上,分割效果明显。 相似文献
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本文使用了一种k-means聚类算法实现了对马铃薯叶片上的病斑提取,其原理利用ab二维数据在Lab空间模式上的颜色差异性。首先建立平方欧式距离作为马铃薯图像像素间的相似度距离模型,再以均方差作为聚类准则函数对颜色进行二分类聚类,最终完成了对目标区域的精准提取。从实验效果来看,该算法能较好的将马铃薯晚疫病病斑区域从图像中提取出来,分割结果较为理想。 相似文献
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基于模糊C均值的桉树茎切片图像纤维细胞区域提取技术 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了一种自适应提取桉树茎切片图像中纤维细胞区域的图像处理技术．先制作桉树茎切片,通过数码显微镜获取桉树茎切片彩色图像．将彩色图像转换为CIE L^*a^*b^*彩色空间,用模糊C均值聚类算法(FCM)对a^*、b^*通道进行模糊聚类分析,计算出各种颜色细胞的聚类中心,以各个象素a^*、b^*分量的值与各个聚类中心之间的欧氏距离来区分各种细胞,然后提取出纤维细胞区域．结果表明,在CIE L^*a^*b^*空间使用FCM方法是提取桉树茎切片图像纤维细胞区域的有效方法． 相似文献
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针对大区域田间复杂背景下植物病害远程识别中的叶片病斑检测难问题,提出一种基于改进Bernsen二值化算法的植物病害远程检测方法。通过物联网采集不同区域的植物叶片图像,根据在RGB和HIS颜色空间中叶片病斑与正常叶片和背景的色调差异的特点,利用改进Bernsen二值化算法分别在图像的R、G、B、H 4个颜色通道上提取病斑,然后进行病斑图像融合,得到病斑图像。采用该方法对多幅物联网视频植物病害叶片图像进行病斑分割。实验结果表明,该算法在复杂背景环境下能够有效分割植物病斑图像,去除大量复杂背景,得到病斑图像。该方法能够为大区域植物病害远程智能监控系统提供技术指导。 相似文献
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针对作物病害叶片图像的复杂性和模糊性,提出一种基于引力核密度聚类算法的作物叶片病害区域快速检测方法:首先,在RGB颜色空间提取病害叶片图像的R通道值,根据R值的特征直方图特性,运用多项式拟合特征直方图曲线,根据导数性质确定拟合特征直方图曲线的峰值点和峰值区域,确定病害叶片图像聚类数和初始聚类中心;根据初步确定的病变叶片图像的聚类中心,运用引力核密度聚类算法快速完成对病害叶片病斑的分割。试验结果表明,基于引力核密度聚类算法的平均分割精度达80%以上,平均检测时间为4.912 s,优于已有病害区域分割算法K–means和Meanshift的性能。 相似文献
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基于光源不变图和聚类算法的叶片阴影中病斑的分割 总被引：2，自引：0，他引：2
【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。 相似文献
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《金陵科技学院学报》2017,(1)
针对合成孔径雷达(SAR)图像中存在较强相干斑的特性,提出一种改进的模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)SAR图像分割方法(基于乘性模型的RFCM聚类方法)。将改进的方法、传统上使用的FCM算法以及基于空间模型的模糊C均值聚类(robust fuzzy C-means,RFCM)算法运用到实测的SAR图像中。结果表明,改进的方法降低了SAR图像分割的误分率,抗噪性更具优势。 相似文献
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针对传统方法对番茄穴盘苗重叠幼叶图像分割精度较低、背景剔除困难的问题,提出一种基于U-Net模型和模糊C均值聚类(FCM算法)相结合的图像分割方法。首先用ExRG法对图像的背景进行剔除,得到待分割幼叶的主体区域,对图像进行预处理。其次建立数据集,训练网络模型,用预训练的U-Net模型分割幼叶主体区域,提取其过渡区域;同时用FCM算法分割幼叶主体区域,提取其过渡区域。然后结合FCM算法分割得到的过渡区域和U-Net模型分割得到的过渡区域,得到重叠叶片的最终分割结果。最后,为了得到精准的评估结果,将重新连接的过渡区域进行填充,并与其他文献所述的算法进行对比分析。结果表明,所提出的基于U-net模型和FCM算法对穴盘苗幼叶轮廓分割的结果更加准确,泛化性更强。证明对番茄幼苗叶片图像分割的有效性,为幼苗生长状况的检测研究提供了支持。 相似文献
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复杂背景下黄瓜病害叶片的分割方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用图像处理和模式识别技术进行复杂背景下黄瓜叶部病害的自动识别,需要先把目标叶片从复杂背景中分割出来,才能进行后续的特征提取和病害识别。为实现复杂背景下黄瓜叶片的分割,首先利用K-均值聚类算法去除图片中的非绿色部分,再采用基于laplacian of gaussia(LOG)算子的方法对待分割的叶片进行区域检测,然后进行基于形状上下文(shape context)的模板匹配和分割。为了提高匹配速度,先检测叶片的生长点和叶尖,以确定叶片的位置、尺寸和方向;然后使用基于超像素(superpixel)的最优匹配搜索方法来减少搜索的复杂度。对20幅黄瓜叶部病害图像进行分割测试,并与人工分割法进行对比,结果表明,本文所采用的分割算法能较好地从复杂背景下提取出黄瓜叶部病害图像,分割准确率达94.7%,为后期黄瓜病斑的特征提取等工作奠定了良好的基础。 相似文献