為了提高植物病害圖像的分割精度和分割效果,減弱經(jīng)k-means算法RGB（Red Green Blue）顏色分量高度線性相關(guān)以及歐氏距離的尺度相關(guān)性對圖像分割結(jié)果產(chǎn)生的影響,并克服RGB空間色彩分布不勻的缺陷,提出了一種基于Lab顏色空間的改進(jìn)k-means的獼猴桃葉部病害圖像分割方法。首先改變顏色空間,將RGB轉(zhuǎn)換為Lab空間,由L、a、b3分量組合表示每個像素點(diǎn)。其次,將馬氏距離代替歐氏距離進(jìn)行改進(jìn),用改進(jìn)后的k-means算法對圖像進(jìn)行聚類。利用該方法對三種獼猴桃病害圖像進(jìn)行測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法可以有效地將獼猴桃病害圖像中的病斑圖像分割,分割準(zhǔn)確率高,并具有較高的魯棒性。 

【文章來源】：電腦知識與技術(shù). 2020,16(25)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

三種不同獼猴桃葉部病害圖像1.2Lab顏色空間

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3488104