一种结合颜色特征和区域生长的疾病斑图像分割方法(复杂环境下分割效果好)

2024-04-01 06:46:04

一种结合颜色特征和区域生长的疾病斑图像分割方法

A B S T R A C T

文提出了一种基于先进综合颜色特征(ACCF)和区域生长法的病害叶片分割方法。采集到的病叶图像存在两个主要问题:背景杂波和光照不均匀，降低了鲁棒性分割。在此过程中，采用了两种方法即高级综合颜色特征(ACCF)和区域生长法来分割疾病斑，以克服这些困难。采用奇异值分解(SVD)技术，对不同颜色空间、颜色指数和颜色到灰度的对话进行颜色综合特征检测，对光照不均匀引起的疾病斑点具有更强的识别能力。在病害斑分割中，采用区域生长方法，通过交互选择ACCF图中的生长种子来消除杂波背景。将形态学运算应用于合成区域生长方法中。在实场条件下，该方法分割的平均准确率为87%。

Keywords:
Color indexes
Diseased leaf
Image segmentation
SVD and region growing

1. Introduction

计算机和电子产品已经进化成为人类日常活动的一部分。它在农业领域的影响也更大。图像处理是计算机和电子技术的核心领域，通过图像分割、颜色空间变换、形态运算等方法解决农业问题。颜色空间变换有许多颜色空间，如HSV颜色空间、HSI颜色空间、Lab*等。它还包括颜色指数，如超额绿色指数(ExG)和超额红色指数(ExR)。针对杂波背景下病害斑点分割精度低的问题，提出了基于显著性检测(SCLDSD)的黄瓜叶片病害图像分割算法。首先利用病叶的显著性检测来获取叶片提取，然后利用图像分割来获取病斑，由于只检测显著性目标，分割病斑并不准确(Ren et al.， 2016)。提出了一种基于模糊C均值算法的黄瓜叶片病害斑提取方法。采用基于HSI的标记分水岭算法分离目标叶并计算像素与

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