基于新型加和算法的叶片图像分割研究

编号 zgly0001668222

文献类型 期刊论文

文献题名 基于新型加和算法的叶片图像分割研究

作者 张苗苗  吕嘉洛  倪海明  牟洪波  戚大伟 

作者单位 东北林业大学理学院 

母体文献 森林工程 

年卷期 2019年04期

年份 2019 

分类号 S126  TP391.41 

关键词 叶片图像  图像分割  加和法  边缘检测 

文摘内容 不同树种叶片特征信息不同,无论是根据叶片信息识别树种,还是对叶片的病害进行精准检测,图像分割显得尤为重要。本文提出一种基于新型加和算法的叶片图像分割方法,通过Canny算子提取叶片二值图像的边缘轮廓与原始灰度图像相加,将反转的二值图像与第一次加和后的图像进行二次相加,相加前后要保持叶片图像格式、大小一致,满足图像相加条件,实现对叶片图像分割研究。实验结果表明:该方法保留了叶片灰度图像的完整特征信息,且叶片完全从背景中分离出来。为后续图像特征提取和树种识别等研究提供坚实的理论支撑,加和法也可应用于其他图像分割领域。