基于改进遗传算法的作物叶片病斑分割算法  

作　　者：栗娜[1] 李萍[1] 张善文[1] 

机构地区：[1]郑州大学西亚斯国际学院,河南郑州451150

出　　处：《江苏农业科学》2014年第7期140-142,共3页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：河南省郑州市科技攻关计划(编号:131PPTGG426);西亚斯国际学院引进人才项目(编号2012YJRC01;2012YJRC02)

摘　　要：基于改进遗传算法提出了一种作物病害叶片病斑图像分割算法。首先,将病害叶片图像运用分层抽样得到若干子样本。在每个子样本中运用改进遗传算法极大化样本的均值与方差比;其次,基于获得的样本信息对阈值数目和阈值进行自动预测;最后,利用一种确定性算法对阈值数和阈值进行进一步优化。结果表明,该算法无需考虑叶片图像的纹理和分割数等先验信息,具有较高的易用性,能获得较准确的叶片病斑图像。

关 键 词：病害叶片图像 图像分割 遗传算法 改进遗传算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]