基于HSV彩色空间与直方图信息的植物叶脉FFCM算法提取

摘要：

为满足植物分类和识别对植物叶片叶脉信息的需要,提出了基于HSV彩色空间与直方图信息FFCM聚类算法相结合的植物叶片叶脉提取方法.该算法可以简述为以下四个步骤:a)将植物叶片图像由RGB转换到HSV彩色空间;b)使用FFCM聚类算法实现叶片图像像素点的聚类,通过比较叶脉和叶肉像素值的均值大小对植物叶片进行颜色的分类,通过对自定义偏移量值的判定对图片进行受光度的分类;c)针对不同类别的植物叶片,分别进行去除部分叶肉的处理;d)使用FFCM算法再次聚类,在最终的聚类结果中提取叶脉像素点.实验结果表明,该方法既能有效处理和区分绿色和枯黄的叶片图像,也能很好地处理和区分受光均匀和受光不均匀的叶片图像,可以应用于植物的分类与识别.

关键词：图像分割、叶脉提取、FFCM聚类、HSV彩色空间

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”计划资助项目2013AA102304;国家自然科学基金资助项目61402374

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2861-2864