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[1]岳有军,杨雪,赵辉,等.基于脉冲耦合神经网络的植物叶片病斑分割[J].江苏农业科学,2015,43(05):400-402.
　Yue Youjun,et al.Image segmentation of disease spots of plant leaf based on pulse coupled neural networks[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(05):400-402.
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基于脉冲耦合神经网络的植物叶片病斑分割(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第43卷
期数:
2015年05期
页码:
400-402
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2015-05-25

文章信息/Info

Title:
Image segmentation of disease spots of plant leaf based on pulse coupled neural networks
作者:
岳有军1;  杨雪1;  赵辉1; 2;  王红君1
1.天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学，天津 300384； 2.天津农学院，天津 300384
Author(s):
Yue Youjun; et al
关键词:
植物叶片; 病斑; 分割; 最大熵机制; 脉冲耦合神经网络
Keywords:
-
分类号:
TN911.73
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为了提高植物病斑图像的分割精度与效果，提出了1种基于脉冲耦合神经网络的植物叶片病斑分割方法。首先利用最大熵机制原理在RGB(红、绿、蓝颜色模型)、HSV(色调、饱和度、亮度颜色模型)空间中选出熵值最大的分量作为处理对象，再利用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型，进行病斑的二值分割，最后对病斑部分进行彩色还原。通过与传统的最大类间方差法(OSTU)进行对比试验表明，该方法分割处理效果比较理想，鲁棒性好，分割准确率高。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］汪懋华.“精细农业”发展与工程技术创新［J］. 农业工程学报，1999，15(1)：7-14.
［2］刁智华，宋寅卯，王欢，等. 基于植物病斑的图像分割研究综述［J］. 农机化研究，2012，34(10)：1-5，11.
［3］胡秋霞，田杰，何东健，等. 基于改进型C-V模型的植物病斑图像分割［J］. 农业机械学报，2012，43(5)：157-161.
［4］马义德，王兆滨，张新国，等. 一种生物彩色图像自动分割新方案［J］. 哈尔滨工业大学学报，2009，41(9)：173-175.
［5］高山，毕笃彦，魏娜. 基于交叉视觉皮质模型的彩色图像自动分割方法［J］. 中国图象图形学报A，2009，14(8)：1638-1642.
［6］熊雪梅，王一鸣，张小超，等. 基于简化脉冲耦合神经网络的蝗虫图像二值分割［J］. 农业机械学报，2007，38(10)：84-86，107.
［7］李丽洁. 视频中文本信息提取技术研究［D］. 哈尔滨：哈尔滨工程大学，2012.
［8］火元莲. 一种基于PCNN的图像自动分割方法［J］. 自动化与仪器仪表，2008(6)：97-99.
［9］刘立波，赵春江，吴华瑞，等. 数学形态学在作物病害图像预处理中的应用研究［J］. 农机化研究，2013，15(8)：180-183.

相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2014-05-26
基金项目：天津市农业科技成果转化与推广项目(编号：201203060)；天津市自然科学基金(编号：10JCZDJC23100)。
作者简介：岳有军(1970—)，男，天津人，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为智能控制。E-mail：bakeryue@tjut.edu.cn。
通信作者：杨雪，硕士研究生，主要研究方向为控制工程。E-mail：yx20130528@sina.cn。
更新日期/Last Update: 2015-05-25