利用图像处理技术计算大豆叶片相对病斑面积

摘要：

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。

关键词：相对病斑面积、病斑区域、图像分割、K-means聚类

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：774-779