【摘 要】
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为了使C-V模型能够准确快速分割植物病斑图像,该文引入高斯混合模型来构建C-V模型,针对基于加权颜色信息的C-V模型处理时间长,R、G、B通道能量系数难确定等问题,结合高斯混合
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,西北农林科技大学信息工程学院,西北农林科技大学水利与建筑工程学院
【基金项目】
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国家科技支撑项目(2012BAD08B01);国家自然科学基金项目(61003151)
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为了使C-V模型能够准确快速分割植物病斑图像,该文引入高斯混合模型来构建C-V模型,针对基于加权颜色信息的C-V模型处理时间长,R、G、B通道能量系数难确定等问题,结合高斯混合模型和C-V模型对病叶图像进行分割。先选中病斑区域中一点,以其3×3邻域像素均值作为C-V模型中曲线的内部能量均值;利用高斯混合模型对病斑图像建模,并采用高斯混合模型先验概率初始化C-V模型的水平集函数;最后分别以图像R、G、B通道中目标和背景像素均值的比例作为3个通道的权值,演化水平集函数的分割曲线。试验结果表明,该方法能够有效地分割出植物病斑,并在分割性能上优于基于加权颜色信息的C-V模型及传统C-V模型。本文的研究结果可为植物病斑分割提供参考。
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