基于小波濾波與自適應(yīng)閾值分割算法的玫瑰葉片病斑提取研究

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摘 要：針對玫瑰葉片白粉病病斑分布離散、無序且邊緣細(xì)節(jié)復(fù)雜、傳統(tǒng)圖像分割算法提取病斑困難等問題，提出了一種基于小波濾波與自適應(yīng)均值閾值分割（WT-AAT）的葉片病斑圖像提取算法。首先，為了去除原始圖像噪聲，使用二維離散哈爾小波變換將圖像進(jìn)行二層小波分解，并依據(jù)高、低頻子圖像自動(dòng)提取噪聲系數(shù)，進(jìn)而設(shè)定濾波閾值;然后，將高于閾值的噪聲系數(shù)置零，并逆序?qū)γ繉舆M(jìn)行小波重構(gòu)，最終生成等尺度的去噪圖像;最后，采用可滑動(dòng)窗口分割算法對去噪圖像進(jìn)行自適應(yīng)分割，再根據(jù)子圖的灰度均值設(shè)定二值化閾值，在二值化處理的基礎(chǔ)上析取白粉病病斑。（剩余7937字）