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基于图像增强和α角度模型的K均值小麦冠层分割算法的改进  
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【英文篇名】 K-means clustering segmentation for wheat canopy image based on image enhancement and alpha angle model
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【作者】 张小虎; 黄芬; 陈佳悦; 高翔; 刘铭; 姚霞; 朱艳;
【英文作者】 ZHANG Xiaohu; HUANG Fen; CHEN Jiayue; GAO Xiang; LIU Ming; YAO Xia; ZHU Yan; National Engineering and Technology Center for Information Agriculture; Nanjing Agricultural University; College of Information Science and Technology; Jiaxing Branch of China Mobile Communication Group Zhejiang Co.; Ltd.;
【作者单位】 南京农业大学国家信息农业工程技术中心; 南京农业大学信息科学与技术学院; 中国移动通信集团浙江有限公司嘉兴分公司;
【文献出处】 南京农业大学学报 , Journal of Nanjing Agricultural University, 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 小麦冠层图像分割; 图像增强; 脉冲耦合神经网络; 同态滤波; α角度模型; L*a*b*颜色空间;
【英文关键词】 wheat canopy image segmentation; image enhancement; pulse coupled neural network(PCNN); homomorphic filtering; alpha angle model; L*a*b* color space;
【摘要】 [目的]本文旨在克服光照不均引起的低对比度、反光、阴影、光斑及遮挡等对大田复杂背景下小麦冠层图像分割的干扰。[方法]设计了一种结合脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)与同态滤波的自适应图像增强和基于L*a*b*颜色空间α角度模型的K均值聚类分割算法。首先,将小麦冠层图像转换到HSI颜色空间,采用自适应算法对HSI空间的I分量进行增强处理,适当调节饱和度S分量,补偿光照强度分布不均,去除阴影及拉大对比度;其次,将增强处理后的图像映射到L*a*b*颜色空间,提取a*、b*分量建立α角度模型;最后,基于α进行K均值聚类分割处理。[结果]拔节前后光照强度不一、光照不均的冬小麦冠层图像的分割试验结果表明,该算法可一定程度避免基于L*a*b*颜色空间α角度分量K均值聚类的过分割现象;改善基于HSI空间H分量K均值聚类的欠分割缺陷,且对光斑、阴影遮挡、反光突出的图像分割更完整准确。[结论]本算法可为大田复杂背景下光照多变的作物冠层图像分割提供参考方法。
【英文摘要】 [Objectives]The paper aims to improve the segmentation accuracy of wheat canopy image under the low contrast,reflections,shadows,light and shade caused by uneven illumination,complex background in the field. [Methods]This paper designed a K-means clustering segmentation algorithm based on alpha angle model of L*a*b* color space after adaptive image was enhanced and combined with pulse coupled neural network(PCNN) and homomorphic filtering. Firstly,convert the wheat canopy image from RGB to HSI color space,a...
【基金】 国家重点研发计划项目(2016YFD0300607); 江苏省农业科技自主创新资金项目[CX(14)2116]
【更新日期】 2018-05-28
【分类号】 S512.1;TP391.41
【正文快照】 background field.数字图像处理技术在国内外农业信息化领域应用日益广泛,图像分割作为图像处理的关键步骤,采用的方法直接影响着图像特征的准确提取,进而影响着研究问题的有效解决与突破,如作物病虫害检测、病斑识别和作物营养状态的评估效果等[1-4]。相关文献针对大田环境下?

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