基于模糊C均值聚类的作物病害图像分割方法研究

齐国红 丁小娜 肖鑫

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图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来,分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别。基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来,以便于后期病害的诊断和识别。模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法,为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害图像自适应分割方法,并与K均值聚类算法进行比较,结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势。

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来源
《智能计算机与应用》 |2017年第2期|P.72-74|共3页
作者
齐国红丁小娜肖鑫;
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作者单位

郑州大学西亚斯国际学院,郑州新郑451150;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类 TP391.41;
关键词
图像分割; 模糊C均值聚类; K均值聚类;

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