文献类型：期刊文章

作　　者：许高建[1] 沈杰[2] 徐浩宇[1]

XU Gaojian;SHEN Jie;XU Haoyu(College of Information and Computer Science,Anhui Agricultural University,Archives Center,Anhui Jianzhu University,,Hefei 230022,China)

机构地区：[1]安徽农业大学信息与计算机学院,合肥230036 [2]安徽建筑大学档案馆,合肥230022

出　　处：《中国农业大学学报》

基　　金：2020年度安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2020A0106)。

年　　份：2021

卷　　号：26

期　　号：10

起止页码：149-156

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对智能识别小麦赤霉病方法中分割患病麦穗图像效果不佳的问题,运用中值滤波方法对患赤霉病麦穗图像进行降噪预处理,采用基于阈值的最大类间方差算法(OTSU)、基于聚类的k-means算法在RGB、HSV和Lab颜色空间中对小麦扬花期到黄熟期感染赤霉病的麦穗图像进行分割,提取出麦穗的病害部分。采用试验田环境下扬花期到黄熟期200张患赤霉病的麦穗图像进行分割试验,结果表明:将图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间并对a分量采用最大类间方差算法(OTSU)进行分割的效果最佳,误分率仅有1.11%。

关 键 词：小麦赤霉病 图像处理 颜色空间  阈值分割 聚类算法

分 类 号：S661.1]