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基于改进分水岭算法的作物病害叶片分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的标记分水岭算法在作物病斑分割过程中存在伪标记,会造成过分割,本研究在传统的标记分水岭算法基础上提出了一种改进的标记分水岭分割算法。该算法首先采用形态学进行预处理,建立形态学梯度,并对梯度图像进行开闭重建。然后对重建的梯度图像进行前景标记,并利用病斑和正常叶片的颜色差异对前景标记中的伪标记进行滤除,对修改后的前景二值化图像进行距离变换和分水岭完成背景标记。最后用强制极小值技术进行梯度修正,并用分水岭算法对其进行分割。对多幅作物叶片进行分割试验,并对比不同分水岭的分割效果,结果表明该方法得到的区域数最少,能有效提取黄瓜叶片病斑,并且抑制过分割。 相似文献
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针对传统分水岭算法的过分割问题,结合形态学重建和极大值标记技术研究并实现一种新算法。该算法首先进行开闭重建预处理,较好地去除了各类噪声并保留目标原有的结构;然后进行局部极大值调整及标记,有效地避免了过分割;最后对局部极大值图像进行分水岭分割,取得了较好的实验效果。论文还探讨该算法的关键因素即结构元素的选择问题,经大量实验得出结论——选择与目标图像形状相似、大小相宜的结构元素可获得较好的分割效果。 相似文献
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采用模糊形态学和形态学分水岭算法的图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于模糊形态学和形态分水岭算法的图像分割方法, 先利用模糊形态学闭开运算平滑原始图像, 再通过形态分水岭变换实现图像分割. 实验结果表明这种方法具有较好的分割效果. 相似文献
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采用模糊形态学和形态学分水岭算法的图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于模糊形态学和形态分水岭算法的图像分割方法,先利用模糊形态学闭开运算平滑原始图像,再通过形态分水岭变换实现图像分割。实验结果表明这种方法具有较好的分割效果。 相似文献
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邢如义 《中国农业大学学报》2018,23(2):99-104
针对遥感图像中的道路、村落、农田、山脉等目标物分割时存在过分割和欠分割问题,采用分裂Bregman算法和分水岭方法相结合的方法,给出了适合近地遥感图像的一种新的标记分水岭方法。该方法利用多尺度插值小波算子逼近图像分割变分模型中的图像表示函数;采用Split Bregman迭代算法对变分模型进行快速求解;将Split Bregman分割结果作为标记,采用分水岭方法对遥感图像进行精确分割,保证了标记总数无冗余。试验结果表明,采用较小的尺度尺寸参数(J=3)时,可准确分割出来具有开环特性的村落图像区域,而采用较大的尺度尺寸参数(J=7)时,可精确分割农田中的纹理,但对村落区域则有一定的过分割现象出现。采用自适应多尺度参数时,可有效消除过分割和欠分割现象。 相似文献
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在白细胞图像中,由于白细胞细胞核的存在,直接应用分水岭算法时,往往达不到较好的效果。本文提出一种结合EM聚类的改进分水岭算法。通过将EM聚类获得的图像中细胞核区域替换,然后使用基于距离变换的分水岭分割,确定白细胞区域。对距离变换后的图像采用形态学处理减少了细胞分割中的过分割现象。同时使用细胞核位置的先验条件,合并分水岭分割区域,进一步减小过分割的影响。本文方法提供一种新的将分水岭算法应用于白细胞分割的思路。同时实验证明,方法在分割精度上有着良好的表现。 相似文献
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分水岭算法作为彩色图像分割手段的一种方法,具有运算简单,性能优良,能较好提取运动对象轮廓和准确得到运动物体边缘等优点。应用分水岭算法研究了绿色作物及其背景的分割,首先通过数码相机拍摄的一幅640×480田间青菜真彩色图像,在matlab中采用分水岭分割算法处理图像后提取其绿色分量,再用数学形态学闭运算处理后可以较好地分割绿色作物与背景。针对结果中存在的过分割现象,采用先计算图像的形态学梯度,再用分水岭算法分割可以使结果得到有效改善。 相似文献
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文章立足于结构性减税背景,阐述商品税、财产税与所得税的经济效应,考察我国税制结构调整对居民消费支出的影响。固定效应下运用系统GMM估计方法实证检验税制结构对居民消费的作用方向及实际效果,并分析居民消费的空间自相关性及税制结构的空间外溢性。研究表明,商品税和财产税调整的替代作用正向刺激了居民提高当期消费,所得税调整并未改变收入效应挤出居民消费的事实,而居民消费在相邻省份间存在高度空间正向自相关,同时商品税、财产税改革措施能够外溢至邻省刺激消费支出。 相似文献
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改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高图像分割算法的抗噪声性能,提出了一种改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法.该算法首先根据邻域像素的隶属度矩阵来计算出像素和聚类中心的空间距离,然后利用空间距离和欧氏距离来重新确定像素和聚类中心的距离,最后利用新提取的距离特征和改进的FCM聚类算法对图像进行分割.实验结果表明,该算法能有效地提取目标图像,对噪声具有较强的鲁棒性,收敛速度快.Abstract: To enhance the noise immunity performance of the image segmentation algorithm, an improved algorithm for image segmentation based on fuzzy C-means clustering is proposed in this paper. The spatial distance between a pixel and the cluster center is calculated by the membership matrix of the neighboring pixels, and a new distance is determined by the spatial distance and the Euclidean distance. This new distance feature and the improved algorithm based on fuzzy C-means clustering are used in image segmentation. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in getting the target image,more robust to the noises and faster than the conventional fuzzy C-means (FCM) algorithm. 相似文献
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基于最大类间方差的图像分割改进遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进, 提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法. 该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识, 缩小了初始种群的选取范围, 提高了遗传算法的寻优能力. 实验表明, 改进的遗传算法应用于图像分割较传统遗传算法有更好的效果. 相似文献