基于改进中值滤波的梨树病害彩色图像分割

作者：张冲; 李淼; **; 董俊; 高会议; 陈雷; 吴娜

来源：计算机应用, 2016, 36(S2): 197-199+217.

• BP神经网络
• 中值滤波
• 彩色图像分割
• 支持向量机
• 梨树叶部病害

针对梨树叶部病害彩色图像分割准确率不高的问题,提出一种基于改进中值滤波与BP神经网络结合的图像分割方法。将彩色图像分解成R、G、B三个单通道灰度图像,分别应用改进后的中值滤波进行处理,处理完成后进行通道融合,得到滤波后的彩色图像;然后,使用标准图像的BP神经网络模型对滤波后的彩色图像像素点进行分类,重构分类结果得到病斑图像。实验结果表明,该方法可以较为准确地对梨树叶部病害彩色图像进行分割,平均分割准确率为89.07%。

• 单位
  中国科学院大学; 无锡中科智能农业发展有限责任公司; 中国科学院，合肥智能机械研究所; 江苏物联网研究发展中心; 中国科学院合肥智能机械研究所