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基于局部二值模式的作物叶部病斑检测  
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【英文篇名】 Plant leaf spot detection based on local binary patterns
【下载频次】 ★★★
【作者】 李超; 彭进业; 孔韦韦; 张善文;
【英文作者】 LI Chao; PENG Jinye; KONG Weiwei; ZHANG Shanwen; School of Information Science and Technology; Northwest University; School of Electronics and Information; Northwestern Polytechnical University; College of Engineering and Technology; Xijing University;
【作者单位】 西北大学信息科学与技术学院; 西北工业大学电子信息学院; 西京学院工程技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2017年 24期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 局部二值模式(LBP); 窗阈值中心对称LBP(WTCSLBP); 作物病害叶片; 叶片病斑检测;
【英文关键词】 Local Binary Patterns(LBP); Window Threshold Center-Symmetric Local Binary Pattern(WTCSLBP); crop disease leaf; leaf spot detection;
【摘要】 根据作物叶片症状准确、快速检测作物病害是防治和控制作物病害的基础。为准确检测作物叶部病害,在窗阈值中心对称局部二值模式(WTCSLBP)的基础上,提出了一种作物病斑检测方法。首先利用自适应局部二值模式获取正常叶片图像特征并确定病斑判断阈值,然后将待检测叶片图像分割为大小相同的检测窗,并提取同样特征与阈值进行比较,以判断该检测窗是否有病斑。在三种苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法能够有效检测作物病斑分布特性。与中心对称LBP(CS-LBP)和WTCSLBP相比,该方法具有更少的特征维数和更高的正确识别率。
【英文摘要】 It is the basis for the prevention and control of the crop diseases to detect accurately and rapidly the crop diseases according to the crop leaf symptoms. For accurate detection of the crop leaf diseases, a crop spot detection method is proposed based on Window Threshold Center-Symmetric Local Binary Pattern(WTCSLBP). Firstly, the disease leaf features are obtained and the threshold to judge the spot is estimated by Adaptive Local Binary Pattern(ALBP). Then the leaf image to be tested is divided into the s...
【基金】 国家自然科学基金(No.61473237); 陕西省自然科学基础研究计划(No.2014JM2-6096)
【更新日期】 2017-12-28
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言利用作物病害叶片检测和识别作物病害是一个重要的研究方向[1-4]。近年来,随着计算机软硬件以及网络技术、图像处理、模式识别等技术的发展,开发快速、有效、可靠、实时的作物叶部病害远程诊断、检测系统成为可能,已经出现了很多作物叶部病害检测方法和系统[5-7]。马晓丹?

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