摘要: 烟叶病虫害分割是提高烟叶质量的重要保证。针对传统分割方法的分割精度和效 率不够理想的问题,提出了一种结合形态学和小波变换的 Otsu 算法用于烟叶病斑的分割。首先 对背景区域进行数学形态学处理,获得烟叶的叶面图像;然后选择小波系数分解叶面图像,再 将分解后的图像进行低频重构,去除噪声的影响;最后应用 Otsu 算法对叶面图像进行二次分割 得到病斑。由于形态学的开、闭运算分别能提取图像中的明暗细节特征,所以该分割方法能有 效减少背景对病斑区域的干扰,从而提高分割精度和效率;通过小波多分辨率分解,可以克服 冗余信息和噪声的影响,进一步提高了分割的精度。采用不同种类的烟叶病斑图像进行实验, 结果表明,该方法能够有效地分割出烟叶病斑,并且也适合于分割其他作物的病害。