齊國紅+丁小娜+肖鑫

摘 要： 圖像分割是指將人們感興趣的目標(biāo)從背景中分割出來，分割結(jié)果的好壞直接影響后期的圖像分析和識(shí)別?；谧魑锊『D像的分割技術(shù)就是將病斑從病害圖像中分割出來，以便于后期病害的診斷和識(shí)別。模糊C均值聚類是一種重要數(shù)據(jù)分析和建模的無監(jiān)督方法，為提高作物病害圖像的分割效果，根據(jù)作物病害圖像的特點(diǎn)，提出一種基于模糊C均值聚類算法的作物病害圖像自適應(yīng)分割方法，并與K均值聚類算法進(jìn)行比較，結(jié)果顯示本文算法在進(jìn)行圖像分割方面表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞： 圖像分割；模糊C均值聚類；K均值聚類

中圖分類號(hào)：TP391.41

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：2095-2163（2017）02-0072-03