10.3969/j.issn.1000-4440.2016.04.010
利用图像处理技术计算大豆叶片相对病斑面积
为了定量化评估大豆作物的病害程度,提出一种基于图像处理测量大豆叶片相对病斑面积的方法。通过HSV、L*a*b*特征空间聚类法逐步分离目标叶片和病斑区域,并采用区域填充法减少叶面水珠、菌碟和菌丝等干扰,最后根据目标叶片和病斑区域像素数计算相对病斑面积。利用该方法分别对培养皿和背光板叶片图像进行试验,结果表明,该方法处理一幅800×800大小的彩色图像只需约20 s,叶片病斑区域与健康区域分割准确度达97%以上,相对病斑面积计算准确度达99%以上;与传统阈值分割方法相比,该方法能有效分割目标叶片与病斑区域,快速准确地计算相对病斑面积。
相对病斑面积、病斑区域、图像分割、K-means聚类
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TP391(计算技术、计算机技术)
农业部引进国际先进科学技术“948”项目2015-Z44;农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室开放基金项目2016KL05;安徽农业大学引进与稳定人才科研资助项目wd2015-05
2016-10-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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