基于图像处理的植物病斑分割方法研究
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  • 英文篇名:Research of Image Segmentation Method of Plant Disease Spot Based on Image Processing
  • 作者:谢裕睿 ; 徐伟恒 ; 董建娥
  • 英文作者:XIE Yu-rui;XU Wei-heng;DONG Jian-e;College of Big Data and Intelligent Engineering, Southwest Forestry University;
  • 关键词:病斑分割 ; 分水岭 ; k均值聚类 ; Lab颜色空间
  • 英文关键词:segmentation of diseased spots;;watershed;;K-means clustering;;Lab color space
  • 中文刊名:电脑知识与技术
  • 英文刊名:Computer Knowledge and Technology
  • 机构:西南林业大学大数据与智能工程学院;
  • 出版日期:2020-01-25
  • 年:2020
  • 期:03
  • 基金:云南省农业基础研究联合专项课题:基于机器学习的茶叶病斑图像特征提取与识别技术(2018FG001-101);; 西南林业大学SPOC建设项目:数字电子技术(518005)
  • 页:222-223
  • CN:34-1205/TP
  • ISSN:1009-3044
  • 分类号:S432;TP391.41
摘要
为了将植物叶片图像中的病斑区域更准确地分割出来,以提高后期病害种类识别的准确率,本文对分水岭算法和k均值聚类算法进行对比,发现k均值聚类算法具有更好的分割效果,但它在RGB颜色空间进行聚类时容易造成图像颜色失真,该文针对此缺点进行了改进,在Lab颜色空间中进行k均值聚类并分割。结果表明,基于Lab颜色空间的k均值聚类方法能够准确地将病斑从背景中提取出来,为植物病害种类的识别提供了科学依据。
    In order to segment the diseased spot area in the image of plant leaves more accurately and improve the accuracy of identification of disease types in the later stage, this paper compared the watershed algorithm with the k-means clustering algorithm, and found that the k-means clustering algorithm had better segmentation effect, but it was easy to cause image color distortion when clustering in the RGB color space. This paper improved this shortcoming and conducted k-means clustering and segmentation in the Lab color space.The results showed that the k-means clustering method Based on Lab color space can accurately extract disease spots from the background, which provided a scientific basis for the identification of plant disease species.
引文
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