| 基于颜色特征的油茶叶片病斑分割研究 |
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| 引用本文： | 龙满生,刘清,曾小荟.基于颜色特征的油茶叶片病斑分割研究[J].井冈山大学学报（自然科学版）,2017(2):47-54. |
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| 作者姓名： | 龙满生 刘清 曾小荟 |
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| 作者单位： | 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室, 江西, 吉安 343009,井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室, 江西, 吉安 343009,井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室, 江西, 吉安 343009 |
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| 基金项目： | 流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金课题（WE2015002）；江西省教育厅科技落地计划项目（KJLD13066）。 |
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| 摘 要： | 油茶叶片病斑分割是提高油茶病害图像识别准确率的前提。根据油茶炭疽病、软腐病和煤污病等主要病害的症状特征,提出了基于超绿特征的油茶叶片病斑检测方法。对比分析了HSI、YCbCr和Lab颜色模型的各个颜色分量以及超绿特征对油茶叶片病斑分割性能的影响。对于炭疽病和软腐病,超绿特征的单阈值分割性能最好,色度a的分割性能较好,色差Cb和色差Cr的分割性能稍差,色调H的分割性能最差,其Ⅰ型错误率很高。对于煤污病,亮度L的分割效果最好,亮度Y的分割效果次之。试验结果表明,超绿特征对于三种典型油茶病害图像的综合分割性能较高,具有较低的Ⅰ型错误率和Ⅱ型错误率,其平均检测精度达到81.69%以上,可以降低因叶柄和叶脉影响而产生的分割错误。
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| 关 键 词： | 图像分割 油茶 叶片病斑 颜色特征 |
| 收稿时间： | 2016/10/8 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/2/20 0:00:00 |
SEGMENTATION OF CAMELLIA LEAF LESION BASED ON COLOR FEATURES |
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| LONG Man-sheng,LIU Qing and ZENG Xiao-hui.SEGMENTATION OF CAMELLIA LEAF LESION BASED ON COLOR FEATURES[J].Journal of Jinggangshan University(Natural Sciences Edition),2017(2):47-54. |
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| Authors: | LONG Man-sheng LIU Qing and ZENG Xiao-hui |
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| Institution: | School of electronics and information engineering, jinggangshan university, Ji''an, Jiangxi 343009, China;Key laboratory of watershed ecology and geographical environment monitoring, NASG, Ji''an, Jiangxi 343009, China,School of electronics and information engineering, jinggangshan university, Ji''an, Jiangxi 343009, China;Key laboratory of watershed ecology and geographical environment monitoring, NASG, Ji''an, Jiangxi 343009, China and School of electronics and information engineering, jinggangshan university, Ji''an, Jiangxi 343009, China;Key laboratory of watershed ecology and geographical environment monitoring, NASG, Ji''an, Jiangxi 343009, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image segmentation camellia oleifera leaf lesion color feature |
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