基于图像处理的葡萄霜霉病单叶严重度自动分级方法

• 作者: 李冠林 王海光 马占鸿
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 葡萄霜霉病 严重度 自动分级 图像处理 K_means聚类
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 88-93
• 分类号: TP391.41|S126
• 语种: 中文

摘要

为了实现植物病害严重度的精确测定和自动分级,克服目前病害严重度肉眼观测存在主观随意的缺陷,以葡萄霜霉病发病叶片为研究对象,提出一种基于图像处理技术的病害单叶严重度自动分级方法。经对完整的叶部病害正投影图像进行处理,利用K_means聚类算法自动准确地将叶片区域和发病区域分别分割出来,通过像素统计的方法提取叶片和发病区域的面积特征,从而精确地计算出发病区域所占叶片总面积的百分比,并根据分级标准给出病害严重度级别。利用该方法对葡萄霜霉病样本进行测试结果表明,该方法能够精确地估计病害严重度,对葡萄霜霉病发病叶片严重度判断的准确率为93.33%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马占鸿	中国农业大学农学与生物技术学院	94	1066	17.0	28.0
2	王海光	中国农业大学农学与生物技术学院	51	652	16.0	23.0
3	李冠林	中国农业大学农学与生物技术学院	3	61	2.0	3.0