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基于遗传模糊神经网络的植物病斑区域图像分割模型（Image Segmentation Model of Plant Lesion Based on Genetic Algorithm and Fuzzy Neural Network）
植物病害 遗传算法 模糊神经网络
2010/12/29
针对植物病斑区域图像边界的模糊性和不确定性因素，利用模糊逻辑的推理规则和神经网络的自适应性，提出全规则的自适应模糊神经网络模型作为植物病叶图像像素归属的决策系统，并利用遗传算法对系统的可调整参数初始值进行全局优化，提高了网络训练速度，避免了传统BP算法的局部最小值。通过对马铃薯早疫病病斑图像分割的实验表明，该模型速度快且稳定，精度高且鲁棒性好，简单易于实现。
农田地块图像包含的目标区域多，不同地物间信息相互影响和干扰明显，农田地块图像的分割提取非常困难。利用基于边界和基于区域两种图像分割方法对高空拍摄的农田地块图像进行处理和实验。实验结果表明，利用微分算子的图像边界分割算法虽然能够有效识别出农田地块的边缘，但是对噪声有放大作用；而利用阈值法的图像区域分割算法可以很好地消除农田地块图像的噪声影响。
图像分割在成熟茄子目标识别中的应用（Image Segmentation in Object Recognition of Mature Eggplant）
茄子 图像分割 自动阈值 图像识别
2009/11/3
针对在自然光生长条件下采集的茄子图像，采用自动取阈的算法，分别利用图像的灰度信息、基于R、G、B分量线性变换的3个正交彩色特征量和基于HSV彩色空间对图像进行分割。经Matlab仿真对比结果得出：利用Otsu算法对灰度图进行分割，虽然对灰度直方图进行了优化，目标与背景的分割效果较好，但存在局部反光的影响；采用改进的Otsu算法，对彩色特征量(2G-R-B)/4进行分割，可以在一定程度上消除局部反光...