施文
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 供职机构：湖南农业大学理学院更多>>
- 发文基金：湖南省研究生科研创新项目湖南省科技重大专项国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：理学农业科学更多>>
- 基于多重分形的油菜病虫害叶片图像分割被引量：12
- 2014年
- 利用多重分形理论中的基于sum容量测度、max容量测度和min容量测度的多重分形谱分割方法,分别对油菜菌核病害、白斑病害、油菜潜叶蝇虫害叶片图像进行识别与分割。结果表明:基于多重分形理论的油菜病虫害叶片图像分割优于传统的阈值分割,基于C均值聚类的分割以及传统区域分割,主要在于能够清晰地分割出病虫害叶片边缘轮廓,准确定位病虫斑区域,同时还能保留较多细节,具有局部性强、准确性高的特点。相比而言,基于max和min容量测度的分割优于基于sum容量测度的分割。
- 施文邹锐标王访苏乐
- 关键词：图像分割
- 基于多重分形理论的油菜缺素叶片特征提取被引量：8
- 2013年
- 为描述油菜缺素叶片图像的特征,该文提出了一种基于多重分形去趋势波动分析方法,即局部多重分形去趋势波动分析。该方法确定的hij(q)指数能有效刻画叶片图像每个像素点的多重分形特征,并以所有像素点hij(q)的平均值Lhq表征每幅图像的多重分形特征。选取4种油菜缺素叶片图像进行试验,结果表明所提取局部多重分形去趋势波动平均指数Lhq能很好地区分叶片,并通过方差分析指出当q={-10,-9,-8,-7,-6}时的Lhq区分效果最好。最后基于每个像素点的hij(q)指数利用模糊C均值聚类对缺镁油菜叶片图像进行模糊分割,并与传统的灰度值分割及经典的基于容量测度的Holder指数分割进行了对比试验,结果表明以上述hij(q)为特征具有最佳的分割效果。
- 王访廖桂平王晓乔李建辉李锦卫施文
- 关键词：图像分割分形特征提取模糊C均值聚类
