基于改进型C-V模型的植物病斑图像分割

摘要：

针对植物病斑图像背景复杂且分割难问题,提出一种基于水平集和加权颜色信息的C-V模型.借助水平集方法对病斑图像的R、G、B分量图像颜色信息取加权值,以差分图像能量作为能量函数最终值,以适应不同的病害种类.试验结果表明,经过R、G、B加权的黄瓜红粉病病斑图像使用4R-G图像模型、苹果锈病病斑图像使用3R-G-B图像模型自动分割的效果较好,比传统C-V模型分割性能好,抗噪性好,可扩展性好.

关键词：植物病害、病斑图像、图像分割、C-V模型、加权颜色、水平集

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60975007、61001100、61003151

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：157-161