| 基于改进FCM的作物病害图像分割方法研究 |
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| 引用本文： | 井荣枝,齐国红,曹晓丽.基于改进FCM的作物病害图像分割方法研究[J].智能计算机与应用,2018(5):51-53,59. |
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| 作者姓名： | 井荣枝 齐国红 曹晓丽 |
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| 作者单位： | 郑州大学 西亚斯国际学院,河南 新郑,451150 |
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| 基金项目： | 河南省科技厅基础与前沿技术研究计划项目(182102210546)，郑州大学西亚斯国际学院校级科研项目(2017YB12;2017YB13)，河南省教育厅第九批河南省重点学科(检测技术与自动化装置(教高[2018]119号)) |
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| 摘 要： | 针对复杂背景下作物病害叶片分割问题,提出一种改进模糊C均值聚类(Fuzzy C Means,FCM)的作物病害图像分割方法.该方法综合考虑图像的像素点的局部空间信息和灰度信息,计算出更为准确的局部空间信息,减少噪声的同时更好地保留了图像细节,从而使图像分割效果更为精确.选取黄瓜病害叶片图像进行本文算法的验证,并与其它分割方法进行比较实验.实验结果表明,本文提出的方法分割效果更好,其分割正确率为97.81％.
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| 关 键 词： | 模糊C均值聚类 局部空间信息 分割正确率 |
Research on crop disease image segmentation based on improved FCM |
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| JING Rongzhi,QI Guohong,CAO Xiaoli.Research on crop disease image segmentation based on improved FCM[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2018(5):51-53,59. |
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| Authors: | JING Rongzhi QI Guohong CAO Xiaoli |
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