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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.
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文献信息
篇名 基于局部二值模式的作物叶部病斑检测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
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
年,卷(期) 2017,(24) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 233-237
页数 5页 分类号 TP391
字数 3684字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0293
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭进业 西北大学信息科学与技术学院 99 701 13.0 21.0
5 张善文 西京学院工程技术学院 54 275 8.0 15.0
6 孔韦韦 西京学院工程技术学院 3 10 2.0 3.0
7 李超 西北大学信息科学与技术学院 16 103 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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