基于K-means蚁群算法的玉米叶部图像分割研究  

作　　者：郭鑫鑫[1] 尹来武[1] 王雪[1] 刘洋[1,2] 

机构地区：[1]吉林农业科技学院,吉林吉林132101 [2]吉林农业大学,吉林长春130118

出　　处：《科技资讯》2017年第34期225-226,共2页Science & Technology Information

基　　金：吉林农业科技学院科研青年基金项目吉农院合字[2016]第Q07号精准农业无线传感器网络的数据传输技术研究的成;果;吉林省教育厅"十三五"科学技术研究项目吉教科合字[2016]第202号基于农业物联网的人参病虫害信号识别技术研究的成果

摘　　要：随着计算机图形学技术的不断发展,图像分割已经成为图像处理和分析的一项重要技术,能够通过图像压缩、图形识别把采集到的图像分割成特定大小的不重叠区域。本文主要针对玉米作物叶部病虫害图像处理进行研究,提出一种K-means和蚁群优化相结合的算法与传统的算法图像分割进行比较,通过实验结果证明其算法的高效性及实用性。

关 键 词：图像分割 K-MEANS聚类算法 蚁群算法 病虫害 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]