基于HSV彩色空间与直方图信息的植物叶脉FFCM算法提取

基于HSV彩色空间与直方图信息的植物叶脉FFCM算法提取

宣旭峰,王美丽,张建锋. 基于HSV彩色空间与直方图信息的植物叶脉FFCM算法提取[J/OL]. 计算机应用研究,2018,(08):1-7. (2017-07-21)[2017-10-09]. .1196.TP.20170721.1354.084.html

Abstract:

1. 彩色空间转换: RGB -> HSV_{*1};
2. 使用FFCM聚类算法_{*2} 将叶片像素点聚类——分类为叶脉点和叶肉点, 并能通过聚类中心间的距离将该叶片进行受光度的分类;
3. 针对不同类型的叶片, 分别进行去除叶肉的处理;
4. 使用FFCM再次聚类, 在最终的聚类结果中提取叶脉像素点.

{*}s:

{*1}灰度转换:

• RGB:
  • 灰度转换: GRAY = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 * B
  • 缺陷: 3个分量都会因亮度的改变而改变.
    | 改进: RGB -> HSV |
• HSV:

  • 灰度转换: GRAY = ((H + 90) % 360 + 1 - V) / 2 ^[1]

    {*2}

[1]Zheng X, Wang X. Leaf vein extraction using a combined operation of mathematical morphology[C]//Proc of International Conference on Information Engineering and Computer Science.2010:1-4

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