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申请/专利权人：吉林农业大学
摘要：一种基于改进大津算法的玉米叶片病斑图像分割方法。属于农业种植技术领域，具体涉及玉米叶片病斑图像分割技术领域。所述方法包括如下步骤：对图像进行灰度化处理，得到灰度图；对灰度图进行阈值统计，得到灰度图的所有阈值分布；使用大津算法进行阈值选择，得到适合图像分割的所有阈值；使用改进雾凇优化算法筛选适合图像分割的所有阈值，得到图像分割的最佳阈值；计算最佳阈值的最大类间方差；将最大类间方差的阈值作为图像分割阈值，分割得到的灰度图，并将分割结果输出。相比单独试用大津算法有效的减少了图像分割由于阈值增加带来的时间复杂度，提高了玉米疾病的检测与识别准确度。
主权项：1.一种基于改进大津算法的玉米叶片病斑图像分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、对图像进行灰度化处理，得到灰度图；S2、对灰度图进行阈值统计，得到灰度图的所有阈值分布；S3、使用大津算法进行阈值选择，得到适合图像分割的所有阈值；S4、使用改进雾凇优化算法筛选适合图像分割的所有阈值，得到图像分割的最佳阈值；S5、计算最佳阈值的最大类间方差；S6、将最大类间方差的阈值作为图像分割阈值，分割S1得到的灰度图，并将分割结果输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林农业大学 一种基于改进大津算法的玉米叶片病斑图像分割方法
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