基于图像处理技术的谷子病斑分割研究  

作　　者：张蕾[1] 王晓雯 贾国昕 游储荣 刘炜 

机构地区：[1]长治学院物理系,山西长治046011

出　　处：《长治学院学报》2024年第5期36-41,共6页Journal of Changzhi University

基　　金：2022年山西省大学生创新创业训练计划项目(20221137)。

摘　　要：谷子作为一种具有重要工农业价值的作物,其叶片病害严重影响了谷子的产量和经济效益。文章通过数码相机获取五种常见的谷子病害(谷瘟病、红叶病、胡麻斑病、锈病和白发病)作为研究对象,借助Matlab,使用全局阈值、局部阈值和区域生长分割法将谷子病斑分割,比较分析不同的分割方法。研究结果表明,对于谷瘟病的分割,最大类间方差法和迭代分割法表现较好,红叶病与锈病适合使用区域生长分割法,胡麻斑病和白发病的分割可以通过直方图双峰法进行有效处理。本研究通过对比不同方法下谷子病斑分割的效果,选取出效果最好的分割结果作为本研究的成果,并为谷子病斑分割提供了一定的理论和方法,为谷子病害特征提取和智能识别奠定了基础。

关 键 词：谷子病害 MATLAB 病斑分割 分割方法 

分 类 号：O59[理学—应用物理]