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1种基于Otsu算法的植物病害叶片图像分割方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
植物叶片图像分割是植物分类和植物病害检测中的一个关键步骤,旨在把叶片图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分。在分析自然场景下植物叶片图像几种分割方法的优缺点的基础上,基于Otsu算法,提出了1种叶片图像分割方法,并进行分割算法试验。结果表明,该叶片图像分割方法对叶片中目标(叶片或病斑)-背景类的图像具有较好的分割效果。  相似文献   
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对植物病害准确、快速的识别是对植物病害采取防治措施的基础,同时对灾害评估也具有积极意义。在判别局部保持映射(DLPP)的基础上,提出了1种植物病害识别方法。该方法试图找到1个映射矩阵,使得高维数据映射后,在低维子空间同类样本之间的距离最小,而异类样本之间的距离最大,由此提高算法的识别率。采用该算法对3种常见玉米叶部病害的图像进行分类试验,并与其他植物病害识别算法进行比较。结果表明,DLPP对玉米病害的识别是有效可行的,识别精度高达85.5%。  相似文献   
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