【摘 要】
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针对梨树叶部病害彩色图像分割准确率不高的问题,提出一种基于改进中值滤波与BP神经网络结合的图像分割方法。将彩色图像分解成R、G、B三个单通道灰度图像,分别应用改进后的
【机 构】
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中国科学院大学电子电气与通信工程学院,江苏物联网研究发展中心,无锡中科智能农业发展有限责任公司,中国科学院合肥智能机械研究所
【基金项目】
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江苏省“六大人才高峰”项目(2011-wlw-005);江苏省自然科学基金资助项目(BK20131090)
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针对梨树叶部病害彩色图像分割准确率不高的问题,提出一种基于改进中值滤波与BP神经网络结合的图像分割方法。将彩色图像分解成R、G、B三个单通道灰度图像,分别应用改进后的中值滤波进行处理,处理完成后进行通道融合,得到滤波后的彩色图像;然后,使用标准图像的BP神经网络模型对滤波后的彩色图像像素点进行分类,重构分类结果得到病斑图像。实验结果表明,该方法可以较为准确地对梨树叶部病害彩色图像进行分割,平均分割准确率为89.07%。
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