基于Android的植物叶片图像病害检测
夏永泉
王会敏
曾莎
1.郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院,河南 郑州,4500012.郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院,河南 郑州,4500013.郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院,河南 郑州,450001
摘要：针对目前农业智能系统开发平台多基于Windows Mobile操作系统，开源性、免费性和人机交互性等方面较差等问题，提出了基于Android平台的一种最大类间差法和Canny算子结合的植物叶片图像病害检测方法。该方法首先用自适应中值滤波对叶片图像进行平滑处理，再对图像进行灰度变换，然后用最大类间差法对图像进行二值化，最后基于Canny算子对图像进行边缘检测。实验结果表明，该方法实现了Android平台下的图像检测，能有效减少边缘噪声，并且能够有效提取叶片图像病害部分的边缘，具有很好的鲁棒性、有效性和准确性。
关键词：Android终端植物叶片图像病害检测最大类间差法Canny算子自适应中值滤波
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61302118)河南省高等学校青年骨干教师资助计划(2010GGJS-114)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 71-74 )
英文信息