【摘 要】
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针对苹果病害叶片的图像分割问题,以斑点落叶病、花叶病和褐斑病为研究对象,提出一种基于模糊C均值聚类的多阈值分割算法。首先,将苹果病害叶片图像进行滤波;然后,利用模糊C
【基金项目】
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河南省科技厅项目(182102210546);河南省高等学校重点科研项目基础研究计划(16A510034,17A520017);河南省教育厅2016年度民办高校品牌专业(自动化)建设项目(教政法[2016]896号);河南省教育厅第九批河南省重点学科(检测技术与自动化装置)建设项目(教高[2018]119号)
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针对苹果病害叶片的图像分割问题,以斑点落叶病、花叶病和褐斑病为研究对象,提出一种基于模糊C均值聚类的多阈值分割算法。首先,将苹果病害叶片图像进行滤波;然后,利用模糊C均值进行病斑图像的聚类,再滤除病斑图像中的非病斑像素,根据分类结果获得分割阈值;最后,利用多阈值算法对苹果病害叶片图像进行分割,得到病斑图像。通过与其他分割方法进行比较表明,本方法分割出来的苹果病斑,分割准确率达到94%以上,分割效果明显。
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