【摘 要】
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自然条件下的农作物病虫斑图像分割对实现农作物的精确喷施非常重要。由于光照不均匀和随机噪声的影响,传统的图像分割方法难以达到理想的结果。为了克服复杂背景的干扰,本文
【机 构】
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华南农业大学工程学院南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(Nos.60878026,U0931001);高等学校博士点基金(No.20094404120001);广东省科技计划(No.2009B020314003)项目的资助
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自然条件下的农作物病虫斑图像分割对实现农作物的精确喷施非常重要。由于光照不均匀和随机噪声的影响,传统的图像分割方法难以达到理想的结果。为了克服复杂背景的干扰,本文以水稻稻纵卷叶螟虫虫斑为例,提出了一种基于大津阈值分割和GustafsonKessell模糊聚类算法(GK算法)相结合的用于水稻稻纵卷叶螟图像分割的算法。首先通过超绿色方程,使用大津阈值法预处理图像,再利用GK算法分割和形态学滤波得到目标区域。试验结果表明,该分割算法分割正确率达到了82.4%,对于背景复杂、噪声较大、目标像素灰度不均匀的图像也能取得较好的分割效果。
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