基于直觉模糊C均值聚类算法的作物病害图像分割

来源 :安徽农业科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hukai001

【摘要】

：

针对作物病害图像的病斑分割问题,提出一种直觉模糊C均值(Intuitional Fuzzy C-means,IFCM)聚类算法。通过引入隶属度、非隶属度和犹豫度3个参数来表示模糊集,从而定义了用来表示模糊集的模糊度的直觉模糊熵(IFE)这一概念,对传统的FCM算法进行改进,克服了FCM算法分割时计算目标函数容易陷入局部极小值,而且聚类数目需要提前设定初值的缺点。将预处理过的作物(以黄瓜为例)病害叶

【作者】

：

张晴晴张云龙齐国红李瑶

【机构】

：

郑州大学西亚斯国际学院

【出处】

：

安徽农业科学

【发表日期】

：

2019年05期

【关键词】

：

IFCM算法模糊度作物病害图像分割 IFCM Fuzzy degree Crop diseases Image segmentation

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61473237),河南省科技厅科技攻关项目(172102210109,182102210546,182102311094)

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