【摘 要】
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为了准确、快速地检测作物叶部病害,提出一种基于自适应学习局部二值模式（adaptive learning local binary pattern,简称ALLBP）的苹果叶部病斑分割与检测方法.首先利用ALLBP获
【机 构】
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西京学院信息工程学院,西北大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号：61473237）陕西省教育厅自然科学研究项目（编号：013JK887）.
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为了准确、快速地检测作物叶部病害,提出一种基于自适应学习局部二值模式（adaptive learning local binary pattern,简称ALLBP）的苹果叶部病斑分割与检测方法.首先利用ALLBP获取正常叶片图像和病害叶片图像的特征差异,并确定病斑判断阈值,然后将待识别的叶片图像分割为大小相同的子块,再提取同样的特征与阈值进行比较,以判定各子块中是否有病斑.结果表明,该方法能够有效检测苹果病斑的分布特性,与局部二值模式（loal binary pattern,简称LBP）和中心对称局部二值
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