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1、本文以圖像處理為研究基礎(chǔ),針對(duì)農(nóng)作物病害自動(dòng)分類和危害程度自動(dòng)分級(jí)方法進(jìn)行了研究。對(duì)彩色圖像的顏色模型及其轉(zhuǎn)換方法、圖像預(yù)處理方法、圖像分割方法、圖像特征提取技術(shù)、病害類型的自動(dòng)分類和識(shí)別、農(nóng)作物病害危害程度自動(dòng)分級(jí)的實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了系統(tǒng)研究。 針對(duì)實(shí)際圖像噪聲類型的復(fù)雜性,深入研究了圖像預(yù)處理中的圖像去噪問題,針對(duì)不同種類的圖像噪聲,采用的均值濾波、中值濾波、小波分解和重構(gòu)等方法,完成了圖像噪聲的抑制。 針對(duì)彩色圖像的色
2、彩模型-的不同特點(diǎn)和圖像分割的需要,采用的兩種不同彩色模型相結(jié)合的方法,提出了使用R-H特征進(jìn)行圖像分割的方法。利用圖像的顏色特征,有效地完成了圖像葉片目標(biāo)的提取。討論了圖像分割的閾值選取問題,根據(jù)農(nóng)作物葉片圖像的復(fù)雜性特點(diǎn),采用手動(dòng)選取閾值的方法完成了圖像分割。并利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)了圖像分割的后處理工作。 深入研究了農(nóng)作物病害圖像的特征提取工作,分別從形狀特征、顏色特征和紋理特征三個(gè)方面對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并嘗試
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