本文作者：张芳；王璐；付立思；田有文；成功正常投稿发表论文到《浙江农业学报》2014年05期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：利用图像处理和模式识别技术进行复杂背景下黄瓜叶部病害的自动识别,需要先把目标叶片从复杂背景中分割出来,才能进行后续的特征提取和病害识别。为实现复杂背景下黄瓜叶片的分割,首先利用K-均值聚类算法去除图片中的非绿色部分,再采用基于laplacianofgaussia(LOG)算子的方法对待分割的叶片进行区域检测,然后进行基于形状上下文(shapecontext)的模板匹配和分割。为了提高匹配速度,先检测叶片的生长点和叶尖,以确定叶片的位置、尺寸和方向;然后使用基于超像素(superpixel)的最优匹配搜索方法来减少搜索的复杂度。对20幅黄瓜叶部病害图像进行分割测试,并与人工分割法进行对比,结果表明,本文所采用的分割算法能较好地从复杂背景下提取出黄瓜叶部病害图像,分割准确率达94.7%,为后期黄瓜病斑的特征提取等工作奠定了良好的基础。
【论文正文预览】：黄瓜在生长过程中,由于受生长环境等各种因素影响,经常会导致各种病害发生,影响黄瓜的品质。传统的黄瓜病害诊断方法依靠专业人员凭借经验和病理学知识在实验室进行分析和判断,速度慢、成本高、实时性差,无法实现远程诊断;但在现代农业生产中,作物病虫害的远程诊断已经变得十
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：图像分割K-均值聚类模板匹配形状上下文黄瓜叶片
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【稿件标题】：[黄瓜病害论文]复杂背景下黄瓜病害叶片的分割方法研究
【作者单位】：沈阳农业大学信息与电气工程学院;东北大学信息科学与技术学院;
【发表期刊期数】：《浙江农业学报》2014年05期
【期刊简介】：《浙江农业学报》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，浙江农业学报杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN33-1151/S，国际刊号：ISSN1004-1524。浙江农业学报杂志社由浙江省农业科学院主管、主办，本刊为刊。自创刊以来，......更多浙江农业学报杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6050/)投稿信息
【版权所有人】：张芳；王璐；付立思；田有文；

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