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基于改进LBP和Otsu相结合的病害叶片图像分割方法
基于改进LBP和Otsu相结合的病害叶片图像分割方法
摘要：叶片的病害检测是农业生产中非常重要的一个环节，能够及时准确地检测叶片的病害情况对农作物的生长和产量有着重要的影响。本文提出了一种基于改进LBP（LocalBinaryPattern）和Otsu的相结合的病害叶片图像分割方法。首先，通过改进LBP算法获取图像的纹理特征，并将其转化为灰度图像。然后，利用Otsu算法对灰度图像进行阈值分割，得到病害区域和健康区域。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地分割病害叶片图像，具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：病害叶片图像；分割；改进LBP；Otsu；纹理特征
1.引言
病害叶片图像的分割是农业生产中一个重要的研究方向。通过分割叶片图像，可以准确地判断叶片是否患有病害，从而采取相应的措施进行治疗，保障农作物的产量和品质。传统的叶片图像分割方法常常存在着运行速度慢、准确度低等问题。因此，如何快速准确地进行叶片图像分割成为了一个研究的热点。
2.方法
本文提出了一种改进LBP和Otsu相结合的病害叶片图像分割方法。具体步骤如下：
（1）LBP特征提取：传统的LBP算法主要用于纹理特征的提取。但是，对于病害叶片图像而言，由于叶片的纹理信息并不是很丰富，传统的LBP算法效果较差。因此，本文对LBP算法进行了改进，提取更加准确的纹理特征。具体改进方式为，在LBP算法中引入旋转不变原则，使得其能够在不同角度下保持不变，提取出更加具有区分性的纹理特征。
（2）灰度转化：将LBP得到的纹理特征转化成灰度图像，方便进行后续的阈值分割操作。
（3）Otsu阈值分割：利用Otsu算法对灰度图像进行阈值分割，将图像分割为病害区域和健康区域。
3.实验与结果
为了验证本文所提出的方法的有效性，我们在一个包含大量叶片图像的数据集上进行了实验。实验分为两个部分：第一部分是与传统方法进行对比，第二部分是与其他相关方法进行对比。
实验结果表明，本文所提出的改进LBP和Otsu相结合的方法在叶片图像分割方面取得了较好的效果。与传统方法相比，本文方法具有更高的准确性和鲁棒性。与其他相关方法相比，本文方法在图像分割的速度上具有明显的优势。因此，本文所提出的方法可以应用于实际的病害叶片图像分割任务中。
4.结论
本文提出了一种基于改进LBP和Otsu相结合的病害叶片图像分割方法。通过改进LBP算法，提取图像的纹理特征，并将其转化为灰度图像。然后，利用Otsu算法对灰度图像进行阈值分割，得到病害区域和健康区域。实验结果表明，本文方法能够有效地分割病害叶片图像，具有较高的准确性和鲁棒性。未来的工作可以进一步优化算法，提高分割的效果和速度。
参考文献：
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