介绍如何利用MATLAB实现叶片病害图像的识别与分割，并对关键步骤和相关函数进行说明。

图像预处理

  • 去噪: 使用imfilter函数进行滤波操作，降低图像噪声。
  • 灰度化: 使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理。
  • 直方图均衡化: 使用histeq函数增强图像对比度，突出病斑区域。

图像分割

  • 阈值分割: 使用imbinarize函数将灰度图像转换为二值图像，区分病斑和健康区域。
  • 区域标记: 使用bwlabel函数标记二值图像中的连通区域，识别独立的病斑。

特征提取与分析

  • 区域属性计算: 使用regionprops函数提取每个病斑区域的特征，例如面积、周长等。
  • 病害严重程度评估: 根据病斑区域的特征，例如面积占叶片面积的比例，评估病害的严重程度。

图像后处理

  • 去除噪声: 使用bwareaopen函数去除面积过小的区域，消除噪声干扰。
  • 填充孔洞: 使用imfill函数填充病斑区域内部的孔洞，提高分割精度。

结果可视化

  • 图像显示: 使用imshow函数显示原始图像、处理后的图像以及分割结果，直观展示算法效果。

结论

该方法为叶片病害的快速识别和定量分析提供了一种有效的途径，可以应用于农业、植物病理学等领域的研究。