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基于PLSA和颜色命名的小麦图像分割方法

文献类型： 中文期刊

作者： 冯晓 1 ; 张辉 1 ; 马中杰 1 ; 乔璐 1 ; 靳薇 1 ; 魏东 1 ; 臧贺藏 1 ;

作者机构： 1.河南省农业科学院农业经济与信息研究所

关键词： 小麦;图像分割;颜色命名;PLSA;白平衡;同态滤波;图像预处理

期刊名称： 河南农业科学

ISSN： 1004-3268

年卷期： 2020 年 004 期

页码： 173-180

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为减少大田环境下光照不足对小麦图像分割的影响,以及提升小麦图像中偏黄叶片的提取效果,提出了将白平衡调整、局部同态滤波预处理和基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的颜色命名算法相结合用于小麦图像分割的方法.首先,对大田采集的小麦图像进行白平衡调整,得到准确无偏色的图像;然后对光照不足的图像在HSI彩色模型下对亮度分量I进行局部同态滤波处理,以减少光照不足对图像的影响;最后在RGB彩色模型下基于PLSA模型构建的颜色名RGB值字典,提取图像中绿色和黄色像素点对应区域作为目标区域.结果表明,经白平衡调整后F1值提高1.61个百分点;光照不足图像经局部同态滤波处理后F1值提高12.43个百分点,分割效果明显提升;所提方法对绿色、叶片偏黄及光照不足的小麦图像分割的F1值分别为96.39%、97.29%和96.22%,均达到了较好的分割效果;所提方法与K-means聚类算法相比,虽点状噪音和细小孔洞相对较多,但在分割叶片偏黄小麦上F1值提高4.42%,整体分割效果较好,且稳定性强.

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