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2022,28
(7)
97-100
基于小波滤波与自适应阈值分割算法的玫瑰叶片病斑提取研究
作 者：
肖洒;赖菲;董春富;李文勤;李明
单 位：
西南林业大学机械与交通学院;通海锦海农业科技发展有限公司;安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
关键词：
玫瑰白粉病;图像分割;小波变换;自适应阈值;WT-ATT算法
摘 要：
针对玫瑰叶片白粉病病斑分布离散、无序且边缘细节复杂、传统图像分割算法提取病斑困难等问题,提出了一种基于小波滤波与自适应均值阈值分割(WT-AAT)的叶片病斑图像提取算法.首先,为了去除原始图像噪声,使用二维离散哈尔小波变换将图像进行二层小波分解,并依据高、低频子图像自动提取噪声系数,进而设定滤波阈值;然后,将高于阈值的噪声系数置零,并逆序对每层进行小波重构,最终生成等尺度的去噪图像;最后,采用可滑动窗口分割算法对去噪图像进行自适应分割,再根据子图的灰度均值设定二值化阈值,在二值化处理的基础上析取白粉病病斑.结果表明,与WaterShed、Prewitt、Otsu等传统分割算法相比,WT-ATT的像素漏警率的降低率分别为18%、18%和6%,说明该方法能够较为准确地分割出病斑,并达到良好的病斑辨识效果.
译 名：
Research on Rose Leaf Disease Spot Extraction Based on Wavelet Filtering and Adaptive Thresh?old Segmentation Algorithm
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