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基于改进遗传算法提出了一种作物病害叶片病斑图像分割算法。首先,将病害叶片图像运用分层抽样得到若干子样本。在每个子样本中运用改进遗传算法极大化样本的均值与方差比;其次,基于获得的样本信息对阈值数目和阈值进行自动预测;最后,利用一种确定性算法对阈值数和阈值进行进一步优化。结果表明,该算法无需考虑叶片图像的纹理和分割数等先验信息,具有较高的易用性,能获得较准确的叶片病斑图像。