【摘 要】
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传统的自适应对称LBP,一般选择圆形邻域,计算任一中心像素邻域内所有像素点的均值,由实验得出默认的阈值。该模式对于病害叶片图像分割效果不好,因为病害叶片图像的像素之间的变化幅度比较大。因此本文提出一种改进的自适应对称LBP(MACLBP),并与Otsu阈值分割方法相结合,提出一种基于MACLBP和Otsu的图像分割方法,进行作物病害叶片图像分割。
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传统的自适应对称LBP,一般选择圆形邻域,计算任一中心像素邻域内所有像素点的均值,由实验得出默认的阈值。该模式对于病害叶片图像分割效果不好,因为病害叶片图像的像素之间的变化幅度比较大。因此本文提出一种改进的自适应对称LBP(MACLBP),并与Otsu阈值分割方法相结合,提出一种基于MACLBP和Otsu的图像分割方法,进行作物病害叶片图像分割。
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