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黄瓜病害图像自动分割方法研究
  • ISSN号:1003-188X
  • 期刊名称:《农机化研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]天津农学院计算机科学与信息工程系,天津300384
  • 相关基金:天津市高等学校科技发展基金计划项目(20120811); 国家星火科技计划项目(2011GA610012); 天津市科技成果转化及产业化推进计划项目(10ZHXHNC06800)
中文摘要:

黄瓜病害图像分割是其病害图像识别及后续工作的重要步骤。为此,基于二维最大熵原理,结合差分进化算法生成图像分割阈值,提出了一种黄瓜病害图像自动分割方法。为了避免实验中出现的偶然性误差,采用30次独立运行的差分进化优化结果平均值作为图像分割的阈值。自然条件下摄取的黄瓜炭疽病叶图像、灰霉病叶图像和霜霉病叶图像的实验测试表明,该方法具有良好的性能。

英文摘要:

Image segmentation of cucumber disease is an important step in its disease image recognition and subsequent works. With threshold value generated for image segmentation based on Two Dimensional Maximum Entropy principle and Differential Evolution algorithm, we propose a method of automatic segmentation of cucumber disease image. To obtain a relative fair threshold, we run Differential Evolution algorithm 30 times, and take average values of 30 times results as threshold, and use it to image segmentation. After experimental testing with Cucumber anthracnose leaf image, Botrytis leaf image and Downy mildew of leaf image which are acquired under natural conditions, results show high performance of our method.

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期刊信息
  • 《农机化研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:黑龙江省农业委员会
  • 主办单位:黑龙江省农业机械学会 黑龙江省农业机械工程科学研究院
  • 主编:李智
  • 地址:哈尔滨市南岗区哈平路156号
  • 邮编:150081
  • 邮箱:NJHYJ@VIP.SOHU.COM
  • 电话:0451-86662611
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-188X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1233/S
  • 邮发代号:14-324
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据库》全文收录,《中国学术期刊综合评价数据库》全文收录,自1992年至今连续被确认为全国农业工程类期刊的核...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25747