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针对复杂背景下黄瓜叶部病害分割精度不高的问题，提出了一种基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法。首先利用超像素将黄瓜图像分块，获取黄瓜叶片的边缘，并提出了一种超像素间权重计算方法和显著种子选取方法；然后通过流形排序计算显著图，对得到的显著图进行阈值分割，得到二值图像；再将二值图像与原图像进行掩码运算，得到黄瓜病害叶片；最后利用超绿特征和数学形态学对病害叶片进行分割得到病斑。对常见的黄瓜病害（白粉病、褐斑病、霜霉病、炭疽病）图像进行测试，结果表明该算法与Otsu算法和k-means算法相比，有效解决了冗余