10.3969/j.issn.1000-386x.2014.01.062
基于L*a*b*彩色空间和局域动态阈值的药用植物叶片图像分割
叶片图像分割是自动化分类的先决步骤。提出一种基于L*a*b*彩色空间和局域动态阈值的叶片图像分割方法。该方法首先把叶片的RGB图像转换为L*a*b*图像；然后针对b*通道图像，估算出目标叶片所在的局部矩形范围；在此范围内，统计获得像素值分布直方图；最后利用最大类间方差阈值分割法，先算出局部矩形范围内的阈值继而进行全图的分割。实验结果表明：该方法对已采集的叶片图像，包括颜色偏暗的叶片的图像，均具有良好的分割效果。由于锁定目标叶片所处的局部矩形范围，找到了适应于目标叶片分割的阈值，从而更好地实现了南天竺等叶片图像的分割。此外，分割过程不包含数学形态学的开闭运算，使得叶片边缘的细节得以完整保留。
L*a*b*空间、动态阈值、叶片、图像分割
TP391(计算技术、计算机技术)
广东省教育科研“十一五”规划研究项目2009tjk082；广东省建设中医药强省科研课题20111233；广东中医药大学教育研究课题1055。
2014-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
232-235
