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利用改进因子分解的主动轮廓法进行棉花叶片图像分割

利用改进因子分解的主动轮廓法进行棉花叶片图像分割

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-11-15 06:10
  • 访问量:

【概要描述】结果表明,所提出的算法在计算时间和迭代次数方面优于其他主动轮廓线法。此外,使用特异度、敏感度和精确度对分割结果进行了分析,结果显示我们提出的算法优于其他算法。

利用改进因子分解的主动轮廓法进行棉花叶片图像分割

【概要描述】结果表明,所提出的算法在计算时间和迭代次数方面优于其他主动轮廓线法。此外,使用特异度、敏感度和精确度对分割结果进行了分析,结果显示我们提出的算法优于其他算法。

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-11-15 06:10
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  棉花是世界上种植最广泛的作物之一。叶片健康成长是实现作物高产和优产的重要因素。而棉花叶部的病虫害,如:链格孢菌斑病、白叶枯病等,对棉花的产量带来较大影响。为了检测疾病,叶子区域的提取成为一项重要的任务,为此我们使用了图像处理技术进行相关部分的获取和处理。本文提出了一种从复杂背景中提取叶片区域的新方法,该方法中使用的算法是改进的基于因子分解的主动轮廓法(MFACM),它有助于获取更好的输出图像,文中用于研究的数据库图像是使用数码相机从棉花种植现场采集的。所提出的算法与现有的主动轮廓算法梯度矢量流(GVF)、自适应扩散流(ADF)和矢量流卷积(VFC)进行了比较。结果表明,所提出的算法在计算时间和迭代次数方面优于其他主动轮廓线法。此外,使用特异度、敏感度和精确度对分割结果进行了分析,结果显示我们提出的算法优于其他算法。

 

  图1 曲线在零水平集

 

  图2 棉花叶片图

 

  图3 获取棉花叶片区域处理流程

 

  图4 (a)输入图像;(b)MFACM输出;(c)GVF输出;(d)ADF输出;(e)VFC输出;(f)地面真实图像

 

  图5(a)输入图像;(b)改进MFACM的输出;(c)GVF输出;(d)ADF输出;(e)VFC输出;(f)地面真实图像

 

  图6 所用时间与迭代次数的关系图

 

  图7 MAFCM、ADF、VFC和GVF的精确度、准确度、敏感度和特异度的图表

 

  来源:Patil B M , Amarapur B . Cotton Leaf Image Segmentation using Modified Factorization-Based Active Contour Method[J]. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 2020, 11(9).https://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0110962

  

  编辑:小王博士在努力

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