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对小麦植株图像进行分割,是将机器视觉技术应用到动态监测小麦生长状况的基础。采用K均值聚类和数学形态学相结合的方法进行分割,充分利用了小麦植株颜色和背景颜色的差异。首先根据图像色彩对图像进行聚类,然后对聚类后的图像进行形态学开运算,实现了小麦植株与背景的分离,并达到了较好的效果。
基于K均值聚类和数学形态学的小麦彩色图像分割
【摘 要】
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对小麦植株图像进行分割,是将机器视觉技术应用到动态监测小麦生长状况的基础。采用K均值聚类和数学形态学相结合的方法进行分割,充分利用了小麦植株颜色和背景颜色的差异。首先根据图像色彩对图像进行聚类,然后对聚类后的图像进行形态学开运算,实现了小麦植株与背景的分离,并达到了较好的效果。
【机 构】
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郑州轻工业学院电气信息工程学院
【出 处】
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浙江农业学报
【发表日期】
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2011年04期
【基金项目】
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河南省国际科技合作项目超级小麦种质资源创新与品种培育
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