【摘 要】
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小麦条锈病越夏孢子数是判断条锈病是否爆发的关键参数之一,现有方法对粘连条锈病孢子的自动检测尚有困难。为了实现粘连条锈病孢子的准确计数,提出一种融合K-means聚类算法
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,农业部农业物联网重点实验室
【基金项目】
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陕西省重点产业链项目(2015KTZDNY01-06)
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小麦条锈病越夏孢子数是判断条锈病是否爆发的关键参数之一,现有方法对粘连条锈病孢子的自动检测尚有困难。为了实现粘连条锈病孢子的准确计数,提出一种融合K-means聚类算法与优选傅里叶描述子的粘连条锈病孢子分割算法,并实现了粘连孢子的准确计数。利用K-means聚类算法进行条锈病孢子的分割,实现了包含杂质等复杂背景下孢子的准确分割;对不同傅里叶描述子的边缘描述效果进行评价,优选出适合的傅里叶描述子个数,解决K-means聚类算法所得到的孢子边缘轮廓不够平滑的问题;利用基于距离测度的角点检测算法,实现了粘连条锈
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