基于計算機視覺的植物葉片病斑分割與分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、基于計算機視覺對植物葉片病斑進行處理分析，可以識別植物病害的病期，指導防治蟲害，這是近年來計算機視覺在農(nóng)業(yè)方面的熱點應用之一。本文以帶有病斑的植物葉片為對象，以計算機視覺技術為主要手段，進行葉片圖像分割和分析，判斷出植物病期。
　　 采用普通數(shù)碼相機采集病斑葉片圖像，再通過相機標定技術獲得葉片真實尺寸。為了提高病斑分割的準確性，對葉片圖像進行預處理，去除噪聲和背景，圖像預處理技術主要包括彩色圖像灰度化、小波變換、中值濾波等。在圖

2、像預處理的基礎上，運用3種分割算法將病斑部分從葉片中分割出來，分割算法分別是：自適應模糊閾值分割方法，在HSI顏色空間進行病斑分割；模糊C均值聚類分割算法在L*a*b*顏色空間進行病斑分割；基于顏色通道差值的分割算法在RGB顏色空間進行病斑分割。實驗證明，基于顏色通道差值的分割算法對早期病斑分割效果最好，模糊C均值聚類分割方法對中晚期病斑分割效果好，自適應模糊閾值分割算法對晚期病斑分割算法效果好。
　　 對分割出來的病斑圖像進行

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