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基于融合多特征图切割的作物病害图像自动分割
随着数字图像处理技术的发展，利用计算机自动分割作物病害图像已成为农业生产和病害防控的重要工具。自动分割技术可以自动识别病害部位、边缘轮廓、面积等病害属性，为农业生产提供直接的信息支持，节约人力物力成本，提高农产品的产量和质量。因此，设计一种融合多特征图切割的作物病害图像自动分割技术已经成为一个重要的研究方向。
本文提出一种融合多特征图切割的作物病害图像自动分割方法。该方法可以通过多特征图融合，提高对作物病害图像的识别精度和鲁棒性。同时，通过增加特征图的数量和维度，提高对复杂场景下作物病害图像的自动分割效果。
本文的方法主要由以下几个步骤组成：图像前置处理、特征图融合、多通道卷积神经网络训练和图像分割。
图像前置处理包括归一化、灰度处理和边缘增强等步骤。灰度处理可以把彩色图像转换为灰度图像，方便后续处理提取特征。边缘增强可以增强图像边缘的对比度，提高图像轮廓的识别能力。
特征图融合是本文的核心步骤。现有的自动分割方法主要利用单一特征图进行处理，无法充分发挥图像的全部特征信息。本文提出一种多特征图融合的方法，利用多种特征的组合表现，从而提高分割精度。这些特征包括形状特征、纹理特征和边缘特征等，并且在特征图融合过程中加入了图像分块技术，使结果更加准确。
多通道卷积神经网络训练是基于多特征图切割的作物病害图像自动分割的关键步骤。本文利用深度卷积神经网络（DCNNs）对特征图进行训练，从而实现自动分割。通过设计合适的卷积和池化层，使得该网络可以逐渐分离病害区域和正常区域，并生成病害掩膜。
最后，根据病害掩膜分割原始图像，将图像分为病害区域和正常区域。本文利用图像的水平和垂直直方图来对图像进行分割，分别计算出病害部分和正常部分的像素数量，根据数量不同进行区分，最终得到病害掩膜并进行图像分割。
实验结果表明，本文提出的融合多特征图切割的作物病害图像自动分割方法在多组公开数据集上均取得了比较好的分割效果。本方法可以准确地分割作物病害部分和正常部分，而且其鲁棒性较高，对于复杂场景下的病害分割，也具有较高的适应能力。同时，该方法也可以指导实际生产中的病害防控和农药使用，为农业生产提供了一定的参考和依据。
总之，本文提出的融合多特征图切割的作物病害图像自动分割方法可以有效地提高作物病害图像自动分割的精度和鲁棒性。随着数码相机的普及，农业生产中需要大量的图像自动分割技术，因此本文提出的方法不仅具有重要的理论意义，而且具有实际生产应用价值。