針對(duì)作物病害葉片圖像的復(fù)雜性和模糊性,提出一種基于引力核密度聚類(lèi)算法的作物葉片病害區(qū)域快速檢測(cè)方法:首先,在RGB顏色空間提取病害葉片圖像的R通道值,根據(jù)R值的特征直方圖特性,運(yùn)用多項(xiàng)式擬合特征直方圖曲線,根據(jù)導(dǎo)數(shù)性質(zhì)確定擬合特征直方圖曲線的峰值點(diǎn)和峰值區(qū)域,確定病害葉片圖像聚類(lèi)數(shù)和初始聚類(lèi)中心;根據(jù)初步確定的病變?nèi)~片圖像的聚類(lèi)中心,運(yùn)用引力核密度聚類(lèi)算法快速完成對(duì)病害葉片病斑的分割。試驗(yàn)結(jié)果表明,基于引力核密度聚類(lèi)算法的平均分割精度達(dá)80%以上,平均檢測(cè)時(shí)間為4.912 s,優(yōu)于已有病害區(qū)域分割算法K–means和Meanshift的性能。 

【文章來(lái)源】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,46(04)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

作物病害葉片圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于分水嶺算法的作物病害葉片圖像分割方法[J]. 任玉剛,張建,李淼,袁媛.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2012(03)
[2]基于水平集的作物病葉圖像分割方法[J]. 袁媛,李淼,梁青,胡秀珍,張偉.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2011(02)



本文編號(hào)：3597350