基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法

摘要：

针对复杂背景下黄瓜叶部病害分割精度不高的问题,提出了一种基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法.首先利用超像素将黄瓜图像分块,获取黄瓜叶片的边缘,并提出了一种超像素间权重计算方法和显著种子选取方法;然后通过流形排序计算显著图,对得到的显著图进行阈值分割,得到二值图像;再将二值图像与原图像进行掩码运算,得到黄瓜病害叶片;最后利用超绿特征和数学形态学对病害叶片进行分割得到病斑.对常见的黄瓜病害(白粉病、褐斑病、霜霉病、炭疽病)图像进行测试,结果表明该算法与Otsu算法和k-means算法相比,有效解决了冗余分割问题,错分率均在5％以内,算法平均执行时间均小于4 000 ms,分割效果更加精确,为后续构建黄瓜病害自动识别系统奠定了基础.

关键词：黄瓜、病害图像、显著性检测、流形排序、图像分割

所属期刊栏目：47

分类号：TN911.73;S126

资助基金：国家自然科学基金项目61502236、江苏省博士后科研资助计划项目1302038B和江苏省农业三新工程项目SXGC2014309

在线出版日期：2016-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：11-16