【摘 要】
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为了准确识别成熟的西红柿目标,提出了一种模糊C-均值聚类算法(Fuzzy Clustering Means,FCM)的西红柿目标分割方法。该方法首先利用FCM算法对西红柿图像进行模糊聚类,并对聚
【机 构】
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柳州职业技术学院机电工程系,西北农林科技大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家“863计划”项目(2013AA10230402);陕西省自然科学基金项目(2014JQ3094);西北农林科技大学本科生优质课程建设项目(2012)
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为了准确识别成熟的西红柿目标,提出了一种模糊C-均值聚类算法(Fuzzy Clustering Means,FCM)的西红柿目标分割方法。该方法首先利用FCM算法对西红柿图像进行模糊聚类,并对聚类后的果实图像与丢失的部分目标图像进行相加,以得到更加完整的西红柿目标;然后对西红柿目标进行二值化、去噪、开运算与闭运算等处理,完成西红柿目标的分割。为了验证算法的有效性,利用20幅图像进行了试验并与K-means算法和Otsu算法分割效果进行了对比。结果表明:利用文中算法所分割出的西红柿目标最高分割误差率均低于Kmeans算法和Otsu算法,平均分割错误率为1 6.5 5%,比K-means算法低了3.5 6%,比Otsu算法低了1 2.8 0%。这表明,将该方法应用于西红柿目标的识别是可行的。
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