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基于Lab颜色空间下的小麦赤霉病图像分割

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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％.
Image segmentation of wheat scab based on Lab color space

许高建、沈杰、徐浩宇

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安徽农业大学信息与计算机学院,合肥230036

安徽建筑大学档案馆,合肥230022

小麦赤霉病 图像处理 颜色空间 阈值分割 聚类算法

KJ2020A0106

2021

10.11841/j.issn.1007-4333.2021.10.15

中国农业大学学报
中国农业大学

中国农业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.971
ISSN：1009-508X
年,卷(期)：2021.26(10)
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