2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、在國內(nèi)外學(xué)者對植物病害葉片識別研究的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于灰度梯度共生矩陣的植物病害區(qū)域分割與識別的研究方法。以生產(chǎn)過程中棉花常見的黃萎病為主要研究對象,對該病的病害程度進(jìn)行分類識別,不僅能夠更好地預(yù)防和治理病害,而且還能夠節(jié)省人力、財(cái)力,同時,提高了作物的產(chǎn)量,減少了農(nóng)藥對環(huán)境的污染。
  采集帶有黃萎病的棉花葉片,采用灰度化、二值化、小波去噪、形態(tài)學(xué)處理技術(shù)對圖像進(jìn)行處理,在前期處理的基礎(chǔ)上運(yùn)用Otsu法實(shí)現(xiàn)圖像分割。圖像

2、分割過程通過以下三個步驟:(1)顏色空間變換,將棉花病害葉片圖像從 RGB色彩空間分別轉(zhuǎn)變到 HSV和YCbCr色彩空間。(2)利用Otsu算法分別對B分量(藍(lán)色分量)、S分量(飽和色度)、Cr分量(紅色色度)進(jìn)行閾值分割,將 B分量分割后的圖像進(jìn)行取反操作,B取反后的圖像與 S分量分割后的圖像進(jìn)行融合得到的二值圖像,再進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理得到棉花葉片的圖像,使棉花葉片與背景區(qū)域分割開來。(3)將得到棉花葉片的圖像和Cr分量分割后圖像進(jìn)行相與

3、運(yùn)算,再進(jìn)行形態(tài)學(xué)中的開運(yùn)算,從而得到病變區(qū)域的圖像,完成了病害圖片的整個分割過程。其次采用灰度梯度共生矩陣和顏色矩分別來提取病害區(qū)域的紋理和顏色特征,同時還要計(jì)算棉花病害區(qū)域的面積以及棉花葉片的面積,進(jìn)而求出相對面積,將提取的3個類型特征融合在一起,從而得到棉花病害區(qū)域的識別特征。按照病害程度分為四個類別,應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對棉花病害的程度進(jìn)行分類。
  本文還對提取的棉花病害區(qū)域的葉片所有特征向量進(jìn)行優(yōu)選,選擇一些較為顯著

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