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基于色彩与高斯模型的油菜图像根系分割

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成果类型:
期刊论文
作者:
刘金亚;刘昌华;许鲲
作者机构:
武汉轻工大学 数学与计算机学院,湖北 武汉,430023
农业农村部油料作物生物学与遗传育种重点实验室 中国农业科学院油料作物研究所,湖北 武汉,430062
[刘金亚; 刘昌华] 武汉轻工大学
[许鲲] 农业农村部油料作物生物学与遗传育种重点实验室
语种:
中文
关键词:
图像分割;高斯模型;EXG因子;色彩空间;甘蓝型油菜;根部
关键词(英文):
image segmentation;Gaussian model;EXG factor;color model;Brassica napus L.;root
期刊:
武汉轻工大学学报
ISSN:
2095-7386
年:
2019
卷:
38
期:
5
页码:
69-74+80
基金类别:
国家重点研发计划(2016YFD0100202).
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
利用图像处理技术从甘蓝型油菜植株中识别出油菜根部及根部肿瘤等信息,进而分析甘蓝型油菜植株的根肿病程度。从原图像中提取出目标是解决实际问题的关键步骤,因此从复杂背景的甘蓝型油菜植株图像中分割出根部区域是准确识别其病害程度的关键。提出以EXG过绿颜色分割算法与高斯YCbCr颜色算法相结合的分割方法。首先通过EXG过绿颜色分割方法分离出绿色的茎叶部分,其次将RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间,利用高斯模型判断根的像素点,因此分割出甘蓝型油菜植株的根部区域,进一步利用数学形态学方法将得到的根部二值图进行膨胀与腐蚀的去燥操作,最终完成图像分割。利用该方法对不同拍摄环境且背景复...
摘要(英文):
Image processing technology was used to identify the roots and root tumors of Brassica napus L.plant,and to analyze the degree of clubroot disease in Brassica napus L. plants. Extracting the target from the original image is the key step ,therefore,segmenting the root region from the complex background image of the Brassica napus L. plant iscritical to accurately identifing the disease degree. Combining EXG over-green color segmentation algorithm and Gaussian YCbCr color algorithm,a segmentation method was developed in this paper. The green stem and leaf wasseparated by the EXG green color seg...

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