基于统计直方图k-means聚类的水稻冠层图像分割

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摘要：針对现有k-means聚类图像分割方法存在对初始聚类中心敏感、易错分割以及运行时效低等问题，提出了一种基于统计直方图k-means聚类的水稻冠层图像分割方法。该方法首先根据图像直方图蕴含的像素数量先验信息，选择像素数量差异较大的像素值作为水稻冠层图像的初始聚类中心;然后再利用图像直方图中像素值与图像像素数量的先验对应关系，对水稻冠层图像聚类目标函数权值化;最后依据k-means聚类框架对水稻冠层图像进行聚类分割。（剩余18100字）

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