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10.11841/j.issn.1007-4333.2021.10.15

基于Lab颜色空间下的小麦赤霉病图像分割

引用
针对智能识别小麦赤霉病方法中分割患病麦穗图像效果不佳的问题,运用中值滤波方法对患赤霉病麦穗图像进行降噪预处理,采用基于阈值的最大类间方差算法(OTSU)、基于聚类的k-means算法在RGB、HSV和Lab颜色空间中对小麦扬花期到黄熟期感染赤霉病的麦穗图像进行分割,提取出麦穗的病害部分.采用试验田环境下扬花期到黄熟期200张患赤霉病的麦穗图像进行分割试验,结果表明:将图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间并对a分量采用最大类间方差算法(OTSU)进行分割的效果最佳,误分率仅有1.11%.

小麦赤霉病;图像处理;颜色空间;阈值分割;聚类算法

26

S661.1(果树园艺)

2020年度安徽高校自然科学研究重点项目KJ2020A0106

2021-10-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

149-156

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中国农业大学学报

1007-4333

11-3837/S

26

2021,26(10)

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