/ 基于植物彩色图像的分割技术的研究
基于植物彩色图像的分割技术的研究
基于植物彩色图像的分割技术的研究
物的叶子和花瓣组织，对研究植物的生长发育，以及植物的健康状况具有重要的意义。
而通常情况下使用图像采集技术可以方便和直观的获取整株植物或者部分植物图像信息，然而仅仅获取了图像还不够，还需要对植物图像中的信息进行图像分割，有效并精确的获得植物图像的叶子、花瓣信息，排除无关信息的干扰，进而为分析植物的生长发育以及健康状况奠定良好的基础，在获得叶子、花瓣信息的时候，最有效的方法便是图像分割方法。
本论文通过研究、分析当前的植物彩色图像的分割技术，设计了一个基于植物彩色图像的分割系统模型，实现植物彩色图像的自动分割，并利用MATLAB对核心的算法进行仿真实验，实验结果表明，本文采用的K-means方法和基于H值的聚类方法都获得了较好的分割效果。
本软件ID:10712157
物的叶子和花瓣组织，对研究植物的生长发育，以及植物的健康状况具有重要的意义。
而通常情况下使用图像采集技术可以方便和直观的获取整株植物或者部分植物图像信息，然而仅仅获取了图像还不够，还需要对植物图像中的信息进行图像分割，有效并精确的获得植物图像的叶子、花瓣信息，排除无关信息的干扰，进而为分析植物的生长发育以及健康状况奠定良好的基础，在获得叶子、花瓣信息的时候，最有效的方法便是图像分割方法。
本论文通过研究、分析当前的植物彩色图像的分割技术，设计了一个基于植物彩色图像的分割系统模型，实现植物彩色图像的自动分割，并利用MATLAB对核心的算法进行仿真实验，实验结果表明，本文采用的K-means方法和基于H值的聚类方法都获得了较好的分割效果。
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