| 基于GLCM纹理特征提取的黄瓜叶部病害检测算法研究 |
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| 引用本文： | 李亚文,刘爱军,陈垚. 基于GLCM纹理特征提取的黄瓜叶部病害检测算法研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(9): 141-145. DOI: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.09.028 |
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| 作者姓名： | 李亚文 刘爱军 陈垚 |
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| 作者单位： | 商洛学院电子信息工程与电气工程学院/商洛市智慧农业与技术应用研究中心,陕西 商洛 726000 |
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| 基金项目： | 商洛学院科研创新团队项目;商洛市科技计划重点项目 |
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| 摘 要： | 针对传统的植物叶部病害检测算法复杂的特点,提出了一种基于GLCM纹理特征提取的植物叶部病害检测算法。以黄瓜叶部炭疽病为研究对象,利用K-means聚类算法进行图像阈值分割,并利用灰度共生矩阵提取样本的能量均值、熵均值、对比度均值和相关均值等4种纹理特征参数,通过参数训练,确定无病害区和有病害区参数的区域,进而判定样本的病害情况。结果表明该算法实现效率高、鲁棒性较好。
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| 关 键 词： | 纹理特征 灰度共生矩阵 聚类算法 图像分割 植物叶部病害 |
Research on cucumber leaf disease detection algorithm based on GLCM texture feature extraction |
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| LI Ya-wen,LIU Ai-jun,CHEN Yao. Research on cucumber leaf disease detection algorithm based on GLCM texture feature extraction[J]. Hubei Agricultural Sciences, 2022, 61(9): 141-145. DOI: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2022.09.028 |
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| Authors: | LI Ya-wen LIU Ai-jun CHEN Yao |
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