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基于图像处理的葡萄霜霉病单叶严重度自动分级方法

2011-12-15分类号:S436.631;TP391.41

【作者】李冠林  马占鸿  王海光  
【部门】中国农业大学农学与生物技术学院  
【摘要】为了实现植物病害严重度的精确测定和自动分级,克服目前病害严重度肉眼观测存在主观随意的缺陷,以葡萄霜霉病发病叶片为研究对象,提出一种基于图像处理技术的病害单叶严重度自动分级方法。经对完整的叶部病害正投影图像进行处理,利用K_means聚类算法自动准确地将叶片区域和发病区域分别分割出来,通过像素统计的方法提取叶片和发病区域的面积特征,从而精确地计算出发病区域所占叶片总面积的百分比,并根据分级标准给出病害严重度级别。利用该方法对葡萄霜霉病样本进行测试结果表明,该方法能够精确地估计病害严重度,对葡萄霜霉病发病叶片严重度判断的准确率为93.33%。
【关键词】葡萄霜霉病  严重度  自动分级  图像处理  K_means聚类
【基金】国家科技支撑计划项目(007BAD57B02)
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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