【论文精选】采用 K均值聚类和环形结构算法提取狭叶锦鸡儿木质部学术资讯

来源：农业工程学报

《农业工程学报》2020年第36卷第1期刊载了内蒙古农业大学王海超、宗哲英、张文霞、殷晓飞、王晓蓉、张海军、刘艳秋、石鑫与王春光的论文——“采用 K均值聚类和环形结构的狭叶锦鸡儿木质部提取算法”。该研究由内蒙古自治区自然科学基金项目（项目号：2019BS06003）等资助。

木质部是维管植物体内重要的复合组织，负责水分及水分中离子运输和支撑作用，其深入研究对揭示维管植物抗旱机制和不同条件下耐旱植物的选育具有重要意义。目前木质部统计常通过离析、切片等手段制成样本，采用显微镜人工交互方式进行计数，该方式存在人为误差大、效率低、重现性差和劳动强度大等缺点，制约了该领域的深入研究。

木质部存在多个不粘连和粘连形式，其显微图像具有纹理多、结构复杂、形状不规则等特征，常存在低对比度、边界模糊、内部分布不均等缺陷，限制了细胞分割和统计的准确性，也对算法鲁棒性提出了挑战，目前国内外对其分割提取的研究鲜有报道。该研究以狭叶锦鸡儿木质部图像为研究对象，在分析总结前人算法和木质部图像特点基础上，首先对采集的木质部图像采用动态巴特沃斯滤波器进行滤波，消除显微图像光照不均现象；然后采用K均值聚类算法将木质部从原图像中分离出来；最后采用本文提出的环形结构提取算法实现木质部提取和计数。

研究结果表明，采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割R（p error，R）、过分割误差OR（over-segmentation error，OR）和欠分割误差UR（under-segmentation error，UR）均值分别为5.15%、1.48%和6.46%，优于3R-G-B阈值分割算法；本文提出的环形结构提取算法能够实现木质部准确提取计数，对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%，比分水岭法低11.69%，比凹点匹配法低4.93%。从速度上看，本文算法平均耗时3.17 s，比分水岭法快1.40 s，比凹点匹配法快4.88 s，但本文算法与凹点匹配法耗时均随着木质部数目增多、粘连复杂度增高呈上升趋势，分水岭法耗时相对稳定。综合衡量，本文算法优于其它2种算法。

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来源：gh_c45100f8f9c0 农业工程学报

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