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基于CVT图像处理方法的病害叶片分级的任务书
任务书：
任务名称：基于CVT图像处理方法的病害叶片分级
任务描述：
本任务旨在利用CVT（CategoricalValuedTexture）图像处理方法对植物叶片进行分级，以便更好地掌握病害和健康状态下植物叶片的纹理特征。输入为一组高质量的叶片图像，其中一部分图像拥有不同程度的病害，另一部分为健康叶片图像。输出病害叶片与健康叶片的分级数据。
任务要求：
1.对原始叶片图像进行预处理，包括去噪、均衡化和尺度调整等。
2.利用CVT图像处理方法从每个叶片图像中提取出纹理特征向量。
3.借助机器学习算法，比较并分类病害叶片和健康叶片的纹理特征向量，分别得出两组数据所属的类别。
4.设计和实现基于Python的算法，将病害叶片与健康叶片的分级数据输出为csv文件或其他文本格式。
5.编写项目报告，详细介绍实现过程和算法思路，并对实验结果进行充分的分析和解释。
参考文献：
1.S.Tabbone,J.Khouzami,andS.Sebban.Categoricalvaluedtexturesforimageanalysis.PatternRecognition,33(7):1053-1064,2000.
2.C.Li,L.Chen,andC.Zhang.Textureclassificationusingbinary-valuedco-occurrencematricesandsupportvectormachines.ComputerVisionandImageUnderstanding,98(1):45-59,2005.
3.J.Canny.Acomputationalapproachtoedgedetection.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,PAMI-8(6):679-698,1986.