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基于色彩空间的航拍油菜花图像分割

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Color space-based aerial rapeseed flower image segmentation
作者:
刘昌华;胡林龙;杨康;伍晓明
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
[胡林龙; 杨康; 刘昌华] 武汉轻工大学
[伍晓明] 中国农业科学院油料作物研究所
语种:
中文
关键词:
航拍油菜图像;K-means聚类算法;颜色分割算法;油菜花
关键词(英文):
drone rapeseed image;K-means clustering algorithm;color segmentation algorithm;image segmentation
期刊:
武汉轻工大学学报
ISSN:
2095-7386
年:
2020
卷:
39
期:
1
页码:
13-17+21+2
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:
针对花期识别过程中油菜花航拍图像分割效果不理想的问题提出一种基于色彩空间分割油菜花图像的方法。首先在Lab空间利用K-means算法对油菜图像进行初次处理,然后在HSV空间使用颜色分割算法对聚类结果进行二次处理,最后把分割出的油菜花映射到RGB空间,以期完成油菜与油菜花的有效分割。选取了60幅不同的航拍油菜图像进行分割实验。结果表明采用此方法不仅能够较好地分割出油菜花,而且还能有效地避免光照的影响。此实验结果能为后期识别油菜花花期生长规律的研究提供参考。
摘要(英文):
Aiming at the problem of unsatisfactory segmentation effect of aerial image of rapeseed flowers in the process of florescence recognition.This paper proposes a method combining K-means algorithm and color segmentation algorithm to segment rapeseed image.Firstly,the K-means algorithm was used to first process the rapeseed image in Lab space.Then,the clustering results were processed once again in HSV space using color segmentation algorithm.Finally,the segmented rapeseed was subjected to morphological treatment to complete the effective segmentation of rapeseed and rapeseed flowers.Sixty differ...

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