摘要
在苹果种植面积和产量日益增长的情况下,果实的各种病变如黑点病、斑点落叶病等也日益增多,严重影响了果农的经济收益.针对传统人工肉眼检测方法,受人为主观判断容易产生错误,降低病变识别准确度的缺陷,提出了基于最大类间方差法(OTSU)的苹果果实病斑图像分割方法.设计开发了苹果病斑图像分割处理系统,系统基于MATLAB GUI开发界面,将读取的苹果彩色病斑图像分别进行灰度处理、直方图均衡化、滤波增强、模糊增强、图像分割、识别病斑区域等一系列操作,分别选取苹果黑点病、斑点落叶病、苦痘病、红点病、痘斑病、日灼病等六种病斑果实图像进行采样处理,利用OTSU算法对六种苹果病斑图像进行分割识别.分割实验结果显示,对于病斑适中、颜色较深的苹果病变区域分割后识出率和识别成功率较高.
基金项目
甘肃农业大学信息科学技术学院发展基金(GAU-XKFZJJ-2020-11)
甘肃省高等学校科研项目(2019B-086)
甘肃农业大学学科建设专项基金(GAU-XKJS-2018-255)
甘肃农业大学学科建设专项基金(GAU-XKJS-2018-253)
甘肃农业大学学科建设专项基金(GAU-XKJS-2018-251)
国家自然科学基金(61741201)
甘肃省教育科学"十三五"规划2019年度一般规划课题(GS[2019]GHB2152)
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据