文献类型：期刊文章

作　　者：张冲[1,2,3] 李淼[1,2,3,4] 张健[1,2,3,4] 董俊[1,2,3,4] 高会议[1,2,3,4] 陈雷[4] 吴娜[4]

机构地区：[1]中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京100049 [2]江苏物联网研究发展中心,江苏无锡214000 [3]无锡中科智能农业发展有限责任公司,江苏无锡214000 [4]中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031

出　　处：《计算机应用》

基　　金：江苏省"六大人才高峰"项目(2011-wlw-005);江苏省自然科学基金资助项目(BK20131090)

年　　份：2016

卷　　号：36

期　　号：A02

起止页码：197-199

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对梨树叶部病害彩色图像分割准确率不高的问题,提出一种基于改进中值滤波与BP神经网络结合的图像分割方法。将彩色图像分解成R、G、B三个单通道灰度图像,分别应用改进后的中值滤波进行处理,处理完成后进行通道融合,得到滤波后的彩色图像;然后,使用标准图像的BP神经网络模型对滤波后的彩色图像像素点进行分类,重构分类结果得到病斑图像。实验结果表明,该方法可以较为准确地对梨树叶部病害彩色图像进行分割,平均分割准确率为89.07%。

关 键 词：BP神经网络 中值滤波 彩色图像分割 支持向量机 梨树叶部病害  

分 类 号：TP391.4]