基于引力核密度聚类算法的作物病害叶片区域的快速检测

摘要：

针对作物病害叶片图像的复杂性和模糊性,提出一种基于引力核密度聚类算法的作物叶片病害区域快速检测方法:首先,在RGB颜色空间提取病害叶片图像的R通道值,根据R值的特征直方图特性,运用多项式拟合特征直方图曲线,根据导数性质确定拟合特征直方图曲线的峰值点和峰值区域,确定病害叶片图像聚类数和初始聚类中心;根据初步确定的病变叶片图像的聚类中心,运用引力核密度聚类算法快速完成对病害叶片病斑的分割.试验结果表明,基于引力核密度聚类算法的平均分割精度达80％以上,平均检测时间为4.912 s,优于已有病害区域分割算法K–means和Meanshift的性能.

关键词：引力核密度聚类算法、作物病害叶片、图像分割、颜色空间

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金项目;陕西省科学技术厅重点研发项目

在线出版日期：2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：488-494