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韩冬
作品数:
1
被引量:22
H指数:1
供职机构:
俄克拉荷马大学
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发文基金:
中央高校基本科研业务费专项资金
国家自然科学基金
国家科技支撑计划
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相关领域:
农业科学
自动化与计算机技术
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合作作者
田杰
西北农林科技大学机械与电子工程...
马孝义
西北农林科技大学水利与建筑工程...
胡秋霞
西北农林科技大学信息工程学院
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作者
1篇
胡秋霞
1篇
马孝义
1篇
韩冬
1篇
田杰
传媒
1篇
农业机械学报
年份
1篇
2014
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基于PCA和高斯混合模型的小麦病害彩色图像分割
被引量:22
2014年
为了提高高斯混合模型对小麦病叶的分割精度,减少分割时间,提出了一种基于PCA和高斯混合模型的分割方法。首先充分利用图像的颜色信息,将图像多个颜色通道进行主成分分析计算,获得3个主要颜色通道;在此基础上,将图像分成多个分块,根据其像素平均值排序,各取前后多个分块组成新的像素集合进行高斯混合模型运算;最后遍历整个图像,将每个像素归类到已求出的高斯模型上得出分割结果。通过对小麦锈病图像的分割试验表明,该方法的错分像素率分别比高斯混合模型、K-means等传统分割方法低5.46和13.44个百分点。
田杰
韩冬
胡秋霞
马孝义
关键词:
小麦锈病
图像分块
主成分分析
高斯混合模型
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