【摘 要】
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为实现番茄黄化曲叶病毒病的快速无损监测,利用计算机图像处理技术对番茄叶片图像进行研究。在3种颜色系统中比较9种颜色参数,发现其中5种色彩参数存在显著差异,通过进一步的
【机 构】
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青岛科技大学生态环境与农业信息化研究所,青岛农业科学研究院
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为实现番茄黄化曲叶病毒病的快速无损监测,利用计算机图像处理技术对番茄叶片图像进行研究。在3种颜色系统中比较9种颜色参数,发现其中5种色彩参数存在显著差异,通过进一步的分布统计研究,发现了各参数的最优区分区间。其中G、Y、Cb 3个值对感病叶片的区分率均达到70%以上,最优区分点分别在135、121和110,可以作为TYLCVD的特征参数应用于识别模型为后续研究识别模型提供重要的参数依据。试验结果表明,基于色彩分析法对番茄黄化曲叶病毒病进行识别是可行的。
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