【摘 要】
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烟叶病虫害分割是提高烟叶质量的重要保证。针对传统分割方法的分割精度和效率不够理想的问题,提出了一种结合形态学和小波变换的Otsu算法用于烟叶病斑的分割。首先对背景区
【机 构】
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西华大学机械工程学院,电子科技大学示范性微电子学院
【基金项目】
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四川省成都市科技局项目(2015-NY02-00336-NC);江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金项目(TX201604005);江西省科技支撑计划重点项目(20161BBF60091);西华大学研究生创新基金项目(ycjj2017032)
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烟叶病虫害分割是提高烟叶质量的重要保证。针对传统分割方法的分割精度和效率不够理想的问题,提出了一种结合形态学和小波变换的Otsu算法用于烟叶病斑的分割。首先对背景区域进行数学形态学处理,获得烟叶的叶面图像;然后选择小波系数分解叶面图像,再将分解后的图像进行低频重构,去除噪声的影响;最后应用Otsu算法对叶面图像进行二次分割得到病斑。由于形态学的开、闭运算分别能提取图像中的明暗细节特征,所以该分割方法能有效减少背景对病斑区域的干扰,从而提高分割精度和效率;通过小波多分辨率分解,可以克服冗余信息和噪声的影响,进一步提高了分割的精度。采用不同种类的烟叶病斑图像进行实验,结果表明,该方法能够有效地分割出烟叶病斑,并且也适合于分割其他作物的病害。
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