[发明专利]一种香蕉叶片叶斑病检测方法在审
| 申请号： | 201811632972.7 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109658409A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 朱文博;林扬扬 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/155;G06T7/194;G06T7/90;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 谢泳祥 |
| 地址： | 528000 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种香蕉叶片叶斑病检测方法，包括建立并初始化叶斑病预测模型；建立数据库；利用训练病变图像完成对叶斑病预测模型的训练操作；采集香蕉叶片的图像；对初始图像进行背景去除操作，得到待测图像；利用分水岭算法将待测图像中的香蕉叶片的病变区域提取出来；将待测病变图像输入到叶斑病预测模型中，叶斑病预测模型输出其病变结果。本技术方案通过大量现存的训练病变图像完成对叶斑病预测模型的训练操作，之后从需要检测的香蕉叶片中通过图像处理方法得到待测病变图像，最后将待测病变图像输入到完成训练后的叶斑病预测模型中，叶斑病预测模型输出待测病变图像的病变结果，判断准确率高，无需浪费大量时间和人力成本，检测结果及时。 | ||
| 搜索关键词： | 叶斑病 预测模型 病变图像 香蕉叶片 待测图像 训练操作 检测 病变 病变区域提取 分水岭算法 建立数据库 背景去除 初始图像 检测结果 人力成本 图像处理 输出 初始化 准确率 采集 图像 | ||
【主权项】：
1.一种香蕉叶片叶斑病检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100，建立并初始化香蕉叶片的叶斑病预测模型；步骤200，建立数据库，所述数据库存有多个训练病变图像；步骤300，利用数据库中的训练病变图像完成对叶斑病预测模型的训练操作；步骤400，采集香蕉叶片的图像，将所采集的香蕉叶片的图像定义为初始图像；步骤500，对所述初始图像进行背景去除操作，将初始图像中香蕉叶片的轮廓区域提取出来，得到待测图像；步骤600，利用分水岭算法将待测图像中的香蕉叶片的病变区域提取出来，得到待测病变图像；步骤700，将所述待测病变图像输入到叶斑病预测模型中，所述叶斑病预测模型输出香蕉叶片的病变结果。
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