• 首页
  • 期刊简介
  • 编委会
  • 投稿指南
  • 收录情况
  • 杂志订阅
  • 联系我们
引用本文:吴张倩,汪 庆.基于支持向量机的叶片图像分割[J].软件工程,2022,25(6):1-3.【点击复制】
【打印本页】   【下载PDF全文】   【查看/发表评论】  【下载PDF阅读器】  
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览
分享到: 微信 更多
基于支持向量机的叶片图像分割
吴张倩,汪 庆
(安徽中医药大学医药信息工程学院,安徽 合肥 230012)
wzq6529@ahtcm.edu.cn; wangqing@ahtcm.edu.cn
摘 要: 针对自然环境下的叶片图像分割,提出了一种基于支持向量机的叶片图像分割算法。该方法首先将图像少量像素点分别标记为叶片前景样本和叶片背景样本,然后根据样本数据建立支持向量机分类决策模型,最后根据预测模型对整个图像像素点进行分类,将叶片图像从背景中分割出来。实验结果表明,该方法能够对含有反光区域的叶片实现准确分割,相比基于聚类的叶片分割算法分割精度更好,算法耗费时间更短。
关键词: 叶片分割;支持向量机;自然环境;反光区域
中图分类号: TP391.41    文献标识码: A
基金项目: 安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2020A0392);安徽中医药大学校级自然重点项目(2020zrzd16);安徽中医药大学校级自然一般项目(2020zryb09).
Leaf Image Segmentation based on Support Vector Machine
WU Zhangqian, WANG Qing
(College of Medicine Information Engineering, Anhui University of Chinese Medicine, Hefei 230012, China )
wzq6529@ahtcm.edu.cn; wangqing@ahtcm.edu.cn
Abstract: For leaf image segmentation in natural environment, this paper proposes a leaf image segmentation algorithm based on support vector machine. Firstly, a small number of image pixels are marked as leaf foreground samples and leaf background samples. Then, a classification decision model of support vector machine is established according to the sample data. Finally, the entire image pixels are classified according to the prediction model, and the leaf image is segmented from the background. Experimental results show that the proposed method can accurately segment the leaves with reflective areas. Compared with the clustering-based leaf segmentation algorithm, it has better accuracy in segmentation and takes less time.
Keywords: leaf segmentation; support vector machine; natural environment; reflective area


版权所有:软件工程杂志社
地址:辽宁省沈阳市浑南区新秀街2号 邮政编码:110179
电话:0411-84767887 传真:0411-84835089 Email:semagazine@neusoft.edu.cn
备案号:辽ICP备17007376号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

用微信扫一扫

用微信扫一扫