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1、本文圍繞植物黑腐病病斑,將計(jì)算機(jī)視覺(jué)與數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別技術(shù)結(jié)合起來(lái),研究實(shí)現(xiàn)了黑腐病病斑的圖像處理與檢測(cè)。主要研究?jī)?nèi)容和研究結(jié)果如下: 研究了國(guó)內(nèi)外利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品病害進(jìn)行檢測(cè)的研究進(jìn)展和現(xiàn)狀,并指出開(kāi)展基于機(jī)器視覺(jué)的植物黑腐病病斑檢測(cè)方法研究的優(yōu)越性。 建立并完善了適合本研究的圖像采集的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),包括PC機(jī),圖像采集卡,工業(yè)CCD彩色攝像頭,掃描儀等。 研究了圖像噪聲去除、圖像增強(qiáng)、圖像分割
2、等多種圖像處理算法,得到了適合葉片病斑快速分級(jí)的算法。 對(duì)采集的病斑葉片圖像進(jìn)行做預(yù)處理。采用中值濾波消除圖像噪聲,此法簡(jiǎn)單易行,且具有較好的效果。采用小波變換來(lái)消除圖像的不均勻照度問(wèn)題。為去除背景對(duì)后續(xù)處理的影響,綜合研究發(fā)現(xiàn)在Nrgb(Normalized RGB)模型的藍(lán)色分量上,兩峰間距離最大,選擇B分量確定閾值進(jìn)行背景分割。 病斑圖像分割方面,根據(jù)病斑圖像特點(diǎn),提出對(duì)H分量采用自適應(yīng)模糊閾值算法來(lái)實(shí)現(xiàn)分割:采用
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