【摘 要】
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为了提高玉米叶部病害图像分割的准确率,提出一种基于Lab颜色空间的改进K-means聚类算法。针对叶部病害图像中病斑区域与正常区域存在的颜色差异性,选择在Lab颜色空间进行分割处理。采用K-means聚类算法在分割过程中会存在初始聚类中心点难以确定、分割时间较长、边缘信息分割不完善等问题,文中通过两方面对K-means聚类算法进行改进:首先是在Lab颜色空间中的a,b两个颜色通道搜寻波峰,确定初始
【机 构】
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华北理工大学 电气工程学院,河北 唐山 063210
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为了提高玉米叶部病害图像分割的准确率,提出一种基于Lab颜色空间的改进K-means聚类算法。针对叶部病害图像中病斑区域与正常区域存在的颜色差异性,选择在Lab颜色空间进行分割处理。采用K-means聚类算法在分割过程中会存在初始聚类中心点难以确定、分割时间较长、边缘信息分割不完善等问题,文中通过两方面对K-means聚类算法进行改进:首先是在Lab颜色空间中的a,b两个颜色通道搜寻波峰,确定初始聚类中心点的位置和数量;其次是用马氏距离替换欧氏距离进行距离度量的优化。应用改进后的K-means聚类算
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