基于红外热成像边缘检测处理的小麦叶锈病分级的方法

摘要

本发明公开了基于红外热成像边缘检测处理的小麦叶锈病分级的方法，涉及小麦锈病的检测技术领域。首先采集整株小麦样本的红外热成像图，分别计算健康植株、潜育期植株和显症植株的平均叶温，探明真菌入侵过程中的温度变化规律；然后将经过直方图均衡化和中值滤波预处理的红外热像中低于显症植株温度阈值的区域提取出来；通过温度区域划分、低温区域提取和阈值分割，计算病灶面积在整体植株热成像总面积中的占比；最后与病情指数进行相关分析，获得相关系数为0.9755，预测均方根误差RMSE为9.79％，总体识别率为90％。本发明与一般的近红外检测病害的方法相比，检测速度快、发现病害更早。