基于Markov随机场与K均值聚类的复杂背景小麦叶部病害图像分割方法

本篇论文主要探讨了利用计算机技术在小麦叶部病害图像分割中的应用，特别是通过结合Markov随机场（Markov Random Field, MRF）和K均值聚类算法来实现这一过程。作者首先介绍了基于随机场理论的迭代条件模式（iterative conditional mode, ICM）在图像分割中的实施方法，这种方法能够有效地处理复杂背景下的病害图像，去除如污垢和阴影等干扰因素。 具体步骤包括：首先，对原始彩色图像进行预处理，通过Markov随机场模型和数学形态学技术，成功地对带有病害的叶片区域进行分割，提高了病害区域的识别精度。其次，利用空间聚类算法进一步将病害区域从叶片背景中分离出来，确保病害特征的精确提取。接着，根据分割出的叶片区域和病害区域计算像素面积，从而得到相对病害面积作为疾病严重程度的测量指标。 为了验证该方法的有效性，作者设计了一组实验，选择了带有锈病和霉病的热图像作为测试对象。实验中，将这些图像的像素区域手动标记为基准，与通过该方法自动分割的结果进行对比。通过对分割结果的细致评估，论文旨在展示基于MRF和K均值聚类的图像分割方法在实际应用中具有较高的准确性和实用性，对于农业病害监测和早期预警具有重要意义。 这篇论文不仅提供了病害图像处理的一种创新技术，还展示了如何通过数据驱动的方法来量化和评估作物疾病状况，这对于精准农业和智能农业的发展具有重要的推动作用。同时，它也为其他领域的图像分割问题，特别是那些背景复杂且需要高精度识别的场景，提供了有益的参考。