基于ggcm植物病变区域的分割与识别研究

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6、）作者姓名：陈盼盼指导教师：王玉德；程凌学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在曲阜师范大学攻读硕古专业学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人（或集体）已经发表或撰写过的硏究成果。其他个人和集体对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意。作者签名＾：琼龄的日期：如Ｓ，设学位论文使用授权声明研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属曲阜师范大学。学

7、校有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可＾＾＾采巧影印、复印等手段保存、汇编本学位论文。学校可臥向国家有关机关或机构送交论文的电子和纸质文档，允许论文被查瞬和借阅。（俱密论文在解密后遵守此规定）保密论文注释：本学位论文属于保密论文，保密期限为年。学位论文作者签名：＾指导教师签名曰期；曰期：：２？口伤摘要摘要在国内外学者对植物病害叶片识别研究的基础上，本文提出了一种基于灰度梯度共生矩阵的植物病害区域分割与识别的研究方法。以生产过程中棉

8、花常见的黄萎病为主要研究对象，对该病的病害程度进行分类识别，不仅能够更好地预防和治理病害，而且还能够节省人力、财力，同时，提高了作物的产量，减少了农药对环境的污染。采集带有黄萎病的棉花叶片，采用灰度化、二值化、小波去噪、形态学处理技术对图像进行处理，在前期处理的基础上运用Otsu法实现图像分割。图像分割过程通过以下三个步骤：（1）颜色空间变换，将棉花病害叶片图像从RGB色彩空间分别转变