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摘要
小麦条锈病越夏孢子数是判断条锈病是否爆发的关键参数之一,现有方法对粘连条锈病孢子的自动检测尚有困难。为了实现粘连条锈病孢子的准确计数,提出一种融合K-means聚类算法与优选傅里叶描述子的粘连条锈病孢子分割算法,并实现了粘连孢子的准确计数。利用K-means聚类算法进行条锈病孢子的分割,实现了包含杂质等复杂背景下孢子的准确分割;对不同傅里叶描述子的边缘描述效果进行评价,优选出适合的傅里叶描述子个数,解决K-means聚类算法所得到的孢子边缘轮廓不够平滑的问题;利用基于距离测度的角点检测算法,实现了粘连条锈病孢子的准确计数;为了验证该方法的有效性,对20幅粘连孢子图像进行了分割实验。实验结果表明,得到的条锈病孢子计数准确率为96.2%,可以用于复杂粘连背景下孢子的准确分割,表明将该方法用于小麦条锈病越夏孢子的计数是有效的、可行的。
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单位电子工程学院; 西北农林科技大学; 农业部
