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多尺度各向异性小波收缩图像分割算法在玉米病斑特征提取时的应用
引用本文:朱焕,马文静,盛永生,台莲梅. 多尺度各向异性小波收缩图像分割算法在玉米病斑特征提取时的应用[J]. 黑龙江八一农垦大学学报, 2016, 0(2): 136-140. DOI: 10.3969/j.issn.1002-2090.2016.02.028
作者姓名:朱焕  马文静  盛永生  台莲梅
作者单位:1. 黑龙江八一农垦大学理学院,大庆,163319;2. 烟台华侨学校;3. 黑龙江八一农垦大学信息技术学院
基金项目:黑龙江八一农垦大学校博士启动金项目(基于计算机视觉的玉米病害研究:XDB2009-17)
摘    要:通过选取基于LXF模型的水平集图像分割算法和快速FCM聚类图像分割算法进行对比研究,并将结合小波收缩与各向异性扩散优点的多尺度各向异性小波收缩图像分割算法应用于玉米病斑图像分割与特征提取中,该算法的分割效果明显优于前两种分割算法。

关 键 词:图像分割算法  LXF模型  快速FCM聚类  多尺度各向异性小波收缩图像分割算法  玉米叶部病斑

Application of Multi-scale Anisotropy Wavelet Shrinkage Image Segmentation Method for Features Extraction of Corn Leaf Disease Spot
Abstract:
Keywords:
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