本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)Bernsen二值化算法的植物病害葉片病斑檢測(cè)

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【摘要】：針對(duì)大區(qū)域田間復(fù)雜背景下植物病害遠(yuǎn)程識(shí)別中的葉片病斑檢測(cè)難問題,提出一種基于改進(jìn)Bernsen二值化算法的植物病害遠(yuǎn)程檢測(cè)方法。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)采集不同區(qū)域的植物葉片圖像,根據(jù)在RGB和HIS顏色空間中葉片病斑與正常葉片和背景的色調(diào)差異的特點(diǎn),利用改進(jìn)Bernsen二值化算法分別在圖像的R、G、B、H 4個(gè)顏色通道上提取病斑,然后進(jìn)行病斑圖像融合,得到病斑圖像。采用該方法對(duì)多幅物聯(lián)網(wǎng)視頻植物病害葉片圖像進(jìn)行病斑分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在復(fù)雜背景環(huán)境下能夠有效分割植物病斑圖像,去除大量復(fù)雜背景,得到病斑圖像。該方法能夠?yàn)榇髤^(qū)域植物病害遠(yuǎn)程智能監(jiān)控系統(tǒng)提供技術(shù)指導(dǎo)。
【作者單位】： 西京學(xué)院信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 病斑檢測(cè) 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng) Bernsen算法 改進(jìn)Bernsen算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61473237) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2014JM2-6096)
【分類號(hào)】：S432;TP391.41
【正文快照】： 植物病害一直是我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要災(zāi)害之一,主要病害有1 000多種。植物病害是阻礙我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的一個(gè)突出問題[1-2]。目前多數(shù)農(nóng)民對(duì)植物病害的發(fā)生、發(fā)展規(guī)律了解不多,對(duì)病害類型識(shí)別的速度慢、主觀性強(qiáng)、誤判率高、實(shí)時(shí)性差,往往不能準(zhǔn)確、及時(shí)的掌握病情而影響了最

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：706709