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【论文】基于K_means硬聚类算法的葡萄病害彩色图像分割方法

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  • TA的每日心情

    2021-1-13 09:31
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2021-1-4 11:27 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    为了提高植物病害图像的分割精度与效果,根据植物病害症状及图像的特点,提出了一种基于Kmeans硬聚类算法(HCM)的葡萄病害彩色图像非监督性分割处理方法。该方法是在L*a*b*颜色空间模式下利用ab二维数据空间的颜色差异,以平方欧式距离作为像素间的相似度距离、以均方差作为聚类准则函数对颜色进行二分类聚类,并通过数学形态学运算对聚类结果进行校正。利用该方法对3种葡萄病害彩色图像进行分割的结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中分割出来,对葡萄病害彩色图像的分割处理比较理想,鲁棒性好,分割准确率高。
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    基于K_means硬聚类算法的葡萄病害彩色图像分割方法_李冠林.pdf

    2.32 MB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

    zan
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