基于模糊C均值聚类的作物病害图像分割方法研究

齐国红+丁小娜+肖鑫

摘 要： 图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来，分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别。基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来，以便于后期病害的诊断和识别。模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法，为提高作物病害图像的分割效果，根据作物病害图像的特点，提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害圖像自适应分割方法，并与K均值聚类算法进行比较，结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势。

关键词： 图像分割；模糊C均值聚类；K均值聚类

中图分类号：TP391.41

文献标志码：A

文章编号：2095-2163（2017）02-0072-03