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基于MFICSC算法的生菜图像目标聚类分割
  • ISSN号:1002-6819
  • 期刊名称:农业工程学报
  • 时间:2012.7
  • 页码:149-153
  • 分类:S126[农业科学—农业基础科学] 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]江苏大学电气信息工程学院,镇江212013, [2]江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室,镇江212013
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.31101082、No.61075036):江苏高校优势学科建设工程资助项目PAPD(项目编号:苏政办发20116号)
  • 相关项目:基于高光谱及荧光图像多信息融合的生菜氮素检测方法研究
中文摘要:

生菜图像目标分割是基于图像处理的生菜生理信息无损检测的前提。为了解决因生菜富含水分使得图像采集镜头反光而导致生菜叶片图像灰度分布不均的问题,该文采用一种修正的图像灰度均衡算法对生菜图像进行灰度均衡处理,应用混合模糊类间分离聚类算法(MFICSC)进行生菜图像目标分割,使总体类间距离最大化,能够同时生成模糊隶属度和典型值,对处理噪声数据和克服一致性聚类问题均表现良好。分别采用MFICSC算法和Otsu算法进行了生菜图像目标分割对比试验,结果表明MFICSC算法具有较好的聚类准确度,效果优于传统Otsu分割算法。

英文摘要:

Lettuce image target segmentation is the premise of the nondestructive detection of lettuce physiological information based on image processing.Because lettuce contains more water,the camera len is likely to occur reflex,leading to uneven gray distribution of lettuce leaf image.A modified image equalization algorithm is used to equalize the image gray.In this paper,the mixed fuzzy inter-cluster separation clustering(MFICSC) is applied in lettuce image target segmentation,which can make the distance between classes be maximum on the whole and can produce the fuzzy memberships and possibilities simultaneously.MFICSC can overcome the noise sensitivity and the coincident clusters problem.In the test,the MFICSC algorithm and Otsu algorithm were applied to lettuce image target segmentation respectively.The test results show that the MFICSC algorithm has better clustering accuracy,and its segmentation effect is superior to the one of traditional Otsu algorithm

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期刊信息
  • 《农业工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业工程学会
  • 主编:朱明
  • 地址:北京朝阳区麦子店街41号
  • 邮编:100125
  • 邮箱:tcsae@tcsae.org
  • 电话:010-59197076 59197077 59197078
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-6819
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2047/S
  • 邮发代号:18-57
  • 获奖情况:
  • 百种中国杰出学术期刊,中国精品科技期刊,中国科协精品科技期刊工程项目期刊,RCCSE中国权威学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,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),英国食品科技文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:93231