刘立群 王联国 火久元 郭小燕

基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法

刘立群1王联国1火久元2郭小燕1

1(甘肃农业大学信息科学技术学院 甘肃 兰州 730070)

2(兰州交通大学电子与信息工程学院 甘肃 兰州 730070)

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点，提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理，选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值，通过改进和声搜索算法寻找最优的分割阈值，利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对玉米叶片病害图像进行分割。选取强光、中光、弱光条件下三幅玉米叶片病害图像进行分割实验，结果表明采用基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力，可有效提高玉米叶片病害图像中病斑分割的效果。

最大类间方差法 改进和声搜索算法 玉米叶片病害图像 病斑分割 最优分割阈值

0 引 言

玉米是优良的饲料、主要的工业原料和优质的粮食作物，在满足人们生活需求和保证粮食安全方面具有非常重要的作用。但是玉米病害每年都有大面积发生，严重影响了玉米的产量和品质。传统玉米病害的诊断方法主要依靠农业生产者或科研人员的视觉判断识别病害的种类、严重程度及受害区域，这种识别方法主观性强，诊断结果容易出现偏差[1]。……