基于顯著性檢測與模糊C均值聚類算法的葉片病斑區域提取方法

郭三華

摘要： 針對自然場景下獲取的葉片病斑圖像，提出利用圖像顯著性檢測與模糊C均值聚類方法相結合的葉片病斑區域提取方法。首先，利用SLIC（simple linear iterative clustering）方法結合馬爾科夫吸收鏈進行圖像顯著性檢測，獲取顯著圖，實現符合視覺特征的顯著區域檢測；其次，利用模糊C均值聚類算法對顯著圖進行分割，進而獲取二值化后的葉斑圖像；最后，結合原始圖像獲取最終葉片病斑區域。試驗結果表明，葉片病斑區域提取比較準確，滿足病斑進一步處理和分析的要求。

關鍵詞： 自然場景；葉片病斑；顯著性檢測；模糊C均值聚類算法；區域提取

中圖分類號： TP391.41 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）22-0236-03

植物葉片病斑的形狀及其特征直接反映其所受病害的種類及程度，因此葉片病斑的提取成為當前研究植物病害的熱點和難點問題。隨著人工智能技術、數字圖像處理技術的發展，越來越多的研究人員將數字圖像處理技術、模式識別技術應用到植物葉片病斑的提取過程中。祁廣云等將改進的遺傳算法應用到大豆葉斑圖像的提取過程中[1]。吳露露等提出利用色度學模型、邊緣提取、形態學相結合的水稻葉瘟病斑的檢測[2]。王建璽等提出利用中值濾波技術結合快速C模糊聚類進行煙葉病害識別[3]。但上述各類研究只是針對特定場景下的圖像分析，而且運算較復雜，對于噪聲敏感性比較強[4]。針對于此，提出利用圖像顯著性檢測與模糊C均值聚類算法相結合的葉片病斑提取方法。

葉片病斑可確定為整個獲取圖像中的顯著性區域，對于顯著性區域的檢測可分為2類計算模型[5]。一類是基于低級視覺特性的自下向上計算；一類是基于高級視覺特性的自上而下計算。前者模型是由數據驅動，整體處理速度較快，后者由任務和知識驅動，需要對大量圖像數據庫進行學習，檢測結果受觀察目的性限制，通用性差，計算速度比較慢[6]。所以當前很多顯著性檢測多采用自下向上的計算模型。在自下向上的計算模型中，Harel等將概率統計應用到顯著性檢測過程中，提出GBVS（Graph-Based Visual Saliency）算法，對圖像中不同像素建立馬爾科夫鏈，通過其平穩分布計算圖像中的顯著性，顯著性檢測效果顯著，但計算復雜度比較大[7]。本研究采用SLIC（simple linear iterative clustering）方法結合馬爾科夫吸收鏈的圖像顯著性檢測方法[8]，對葉片病斑的顯著性區域進行檢測。對獲取的顯著性區域通過模糊C均值聚類方法獲得最終的病斑分割區域，進而實現病斑的提取，該方法可充分利用自然場景下獲取的葉片病斑圖像，實現良好的病斑區域提取。

1 顯著性檢測

SLIC方法結合馬爾科夫吸收鏈的顯著性檢測方法主要分為2個步驟：（1）提取圖像的超像素及其特征；（2）以圖像中的超像素點作為節點，連接各個節點對圖像分割，利用馬爾科夫鏈方法檢測顯著區域。

Achanta等提出的SLIC算法在較短時間內獲得區域一致性強、邊緣結合度高的超像素區域[9]。假設圖像的邊界作為背景，并設置邊界節點為吸收節點，利用SLIC對圖像進行分割，將各超像素點作為節點，根據馬爾科夫鏈狀態轉移概率的概念，節點間的狀態從一個狀態轉移到另一個狀態，一般都向轉移概率大的狀態轉移，最后都會轉移到概率為1的狀態（即邊界節點處），達到吸收狀態不再轉移[10]。利用空間距離和節點間的轉移概率2個主要方面計算各個節點到吸收節點的轉移概率。顯著性特征比較明顯的區域，節點間的轉移次數多、轉移時間長，在顯著圖中區域顏色較亮，其他區域在顯著圖中的顏色較暗。

具體實現步驟如下：

（1）首先使用SLIC算法對圖像進行分割，將圖中各超像素點作為節點，定義邊界上的節點為吸收節點，其余節點為臨時狀態節點，并使得邊界上的吸收狀態節點保持不相連，臨時狀態節點為相連。

3 試驗分析

試驗采用數碼相機所拍攝的3組自然場景下的葉片病斑圖像進行分析。將本研究所提取的顯著圖，利用模糊C均值聚類算法進行分割，并與文獻[13]所采用的OSTU算法分割結果進行了比較，其整體結果圖分別如圖1、圖2、圖3所示。試驗結果表明，該方法能夠有效地實現葉片病斑區域的提取。

4 結論

針對自然場景下的葉片病斑圖像，結合圖像顯著性區域檢測與模糊C均值聚類方法，對葉片病斑區域進行了提取。在SLIC方法結合馬爾科夫吸收鏈的圖像顯著性檢測結果基礎上，將模糊C均值聚類方法應用到顯著圖的分割過程中，并與傳統的OSTU分割方法比較，結果表明整個提取方法合理有效，但也存在在一些邊界處理不是很理想的情況，需要進一步優化模糊C均值聚類算法，使整體的運行效果和速度得到進一步優化。

參考文獻：

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