基于模糊聚类的番茄目标快速识别算法  

作　　者：龙金辉[1] 朱真峰[2] 

机构地区：[1]河南机电职业学院信息工程系,河南郑州451191 [2]郑州大学信息工程学院,河南郑州451191

出　　处：《江苏农业科学》2017年第24期217-219,共3页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:61170223);国家创新基金(编号:12C26244104350)

摘　　要：为准确而又快速地识别图像中的番茄目标,提出一种基于模糊聚类算法(fuzzy clustering means,简称FCM)的番茄目标识别方法,在目标函数中引入隶属度约束项,加快模糊聚类算法的收敛速度,快速分割番茄目标图像。为验证算法的有效性,利用多张番茄图像进行图像分割试验,并将本算法与FCM算法、Otsu算法的分割效果进行对比,结果表明,本算法对番茄目标的识别速度与识别准确率都得到了一定程度的提高。

关 键 词：模糊聚类 番茄 FCM算法 隶属度约束项 收敛速度 图像分割 目标识别 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]