基于多特征融合的白粉虱图像分割方法

摘要

本发明基于多特征融合的白粉虱图像分割方法模仿人的信息处理功能，先通过图像的边缘特征粗略找出可能的病虫区域，然后利用病虫区域的面积、周长、最小灰度值、最大灰度值、平均灰度值、灰度值方差、最长轴、最小外接矩形、建立区域内八连通邻域的灰度值之差的混合高斯模型，并将混合高斯模型的参数与其他特征一同建模，反复剔除不符合模型分布的样本，提取真正害虫目标。

主权项

一种基于多特征融合的白粉虱图像分割方法，其特征在于，包括步骤：S1、将白粉虱图像转换到灰度空间，并进行中值滤波去噪；S2、提取图像边缘；S3、标记所有闭合边缘，去除非闭合边缘；S4、标记闭合边缘内部点，提取连通区域，得到独立的目标区域；S5、计算区域特征，包括：面积、周长、最小灰度值、最大灰度值、平均灰度值、灰度值方差、最长轴、以及最小外接矩形面积，建立连通区域内每个像素与八连通邻域灰度值之差的混合高斯模型；S6、设置阈值，将面积和周长小于一定阈值的区域认为是噪声区域；S7、利用最小灰度值、最大灰度值、平均灰度值、灰度值方差、最长轴、最小外接矩形面积以及混合高斯模型的三个参数向量作为建模样本特征组成特征向量，进行建模，并将建模样本特征与模型比较，反复剔除偏离模型的样本，直到模型稳定，从而得到目标；其中，所述周长为该连通区域对应的闭合边缘的像素数。