检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张会敏[1] 谢泽奇[1] 张善文[1] 张云龙[1]
机构地区:[1]郑州大学西亚斯国际学院,河南郑州451150
出 处:《江苏农业科学》2017年第18期194-196,共3页Jiangsu Agricultural Sciences
基 金:国家自然科学基金(编号:61473237);河南省科技厅基础与前沿技术研究(编号:172102210510;162300410188);河南省教育厅高等学校重点科研项目(编号:16A520095);郑州大学西亚斯国际学院校级科研项目(编号:2016KY01);郑州大学西亚斯国际学院2016年度教改基金(编号:2016JGZD07)
摘 要:植物病害叶片图像分割是植物病害识别和植物分类的基础。为了解决作物病斑叶片的分割效率和实时性,在小波变换(wavelet transform)和Otsu法的基础上,提出一种基于WT-Otsu算法的植物病害叶片图像分割方法。首先,利用二维小波变换提取作物病斑图像的边缘点;其次,利用Otsu法在这些边缘点搜索最佳分割阈值;最后,利用该阈值分割图像。利用该方法在真实辣椒病害叶片图像上进行了分割试验,结果表明,该方法对病害叶片图像分割有效可行。
关 键 词:病害叶片图像分割 OTSU法 小波变换(WT) 最佳分割阈值
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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