基于改进水平集的水稻虫害分割算法 |
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引用本文: | 刘晨曦,刘大铭,杨芳,高久伟. 基于改进水平集的水稻虫害分割算法[J]. 宁夏大学学报(自然科学版), 2019, 0(3): 246-254 |
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作者姓名: | 刘晨曦 刘大铭 杨芳 高久伟 |
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作者单位: | 宁夏大学物理与电子电气工程学院 |
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摘 要: | 目前水稻虫害分割大部分采用传统的低级特征提取,存在易丢失细节信息、形状描述不充分等不足.基于改进水平集方法的分割算法,首先将图像由RGB(red,green,blue)颜色空间转为HSV(hue,saturation,value)颜色空间,选取色调H(hue)矩阵进行处理;在高斯滤波后进行基于开闭运算的形态学重建,在保留重要区域轮廓的同时去除较暗斑点及枝干标记;然后将其膨胀后阈值分割作为改进水平集方法的初始水平集函数;最后采用有惩罚项的改进水平集方法进行分割.改进算法有效减少了迭代次数,节省了运行时间,且分割效果好.结果表明,该算法不但提高了水平集方法的效率,而且在水稻虫害的分割上有良好的分割效果.
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关 键 词: | 水稻虫害 改进水平集算法 目标分割 初始水平集 形态学重建 |
Partitioning Algorithm for Rice Pest Based on Improved Level Set Method |
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