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作物叶面图像自动分割方法
  • ISSN号:1671-7775
  • 期刊名称:《江苏大学学报:自然科学版》
  • 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]华南农业大学数学与信息学院,广东广州510642, [2]俄克拉荷马州州立大学生物系统与农业工程系,俄克拉荷马州静水城74075
  • 相关基金:广东省自然科学基金资助项目(S2013040015381); 国家留学基金资助项目(201408440075); 国家星火计划项目(2013GA780002)
中文摘要:

为了能够从作物图像中快速地获得作物长势与病虫害等信息,叶面图像分割是重要基础.提出了大田环境下作物叶面图像的自动分割方法,首先通过颜色分割获得作物图像绿色区域部分,然后采用光滑度分割删除枝、茎和杂草等绿色干扰;在此基础上以腐蚀与区域面积方法去除叶面干扰区域;最后将叶面区域以适度膨胀操作获得完整的作物叶面图像.为了验证方法的有效性进行了一系列田间试验,结果表明:与已有的方法相比,该方法具有从复杂的作物图像中自动获得叶面区域的优点,为作物状态与病虫害的进一步分析提供参考.

英文摘要:

Leaf surface region segmentation from crop images is a crucial step for obtaining crop information. The leaf surface region segmentation( LSRS) from crop images was proposed. The color segmentation was used to obtain green region in crop images,and the smoothness segmentation was applied to identify smooth parts in green regions. Using the erosion method and the pixel number of each region,the noises were eliminated by LSRS to separate big noise and leaf regions into different parts by connectivity scheme. The dilation method was finally used to obtain whole leaf surface region. The experiments were conducted with several crop leaf images to verify the proposed method. The results show that compared to existing methods,the proposed system can automatically segment leaf surface region from complicated crop images.

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期刊信息
  • 《江苏大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江苏省教育厅
  • 主办单位:江苏大学
  • 主编:袁寿其
  • 地址:江苏省镇江梦溪园巷30号
  • 邮编:212003
  • 邮箱:xbbj@ujs.edu.cn
  • 电话:0511-84446612
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-7775
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1668/N
  • 邮发代号:28-83
  • 获奖情况:
  • 原“机械电子部优秀科技期刊二等奖,江苏省高校学报优秀期刊一等奖,江苏省优秀科技期刊奖,江苏省期刊方阵优秀期刊,华东地区优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,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)
  • 被引量:8727