【摘 要】
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不同树种叶片特征信息不同,无论是根据叶片信息识别树种,还是对叶片的病害进行精准检测,图像分割显得尤为重要。本文提出一种基于新型加和算法的叶片图像分割方法,通过Canny
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572017CB28);国家自然科学基金项目(31570712)
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不同树种叶片特征信息不同,无论是根据叶片信息识别树种,还是对叶片的病害进行精准检测,图像分割显得尤为重要。本文提出一种基于新型加和算法的叶片图像分割方法,通过Canny算子提取叶片二值图像的边缘轮廓与原始灰度图像相加,将反转的二值图像与第一次加和后的图像进行二次相加,相加前后要保持叶片图像格式、大小一致,满足图像相加条件,实现对叶片图像分割研究。实验结果表明:该方法保留了叶片灰度图像的完整特征信息,且叶片完全从背景中分离出来。为后续图像特征提取和树种识别等研究提供坚实的理论支撑,加和法也可应用于其他图像分
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