10.3969/j.issn.2095-2163.2017.02.019
基于模糊C均值聚类的作物病害图像分割方法研究
图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来,分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别.基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来,以便于后期病害的诊断和识别.模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法,为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害图像自适应分割方法,并与K均值聚类算法进行比较,结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势.
图像分割、模糊C均值聚类、K均值聚类
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
河南省高等学校重点科研项目基础研究计划16A510034, 17A520017;校级项目2016KY47
2017-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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