针对传统的植物叶部病害检测算法复杂的特点，提出了一种基于GLCM纹理特征提取的植物叶部病害检测算法。以黄瓜叶部炭疽病为研究对象，利用K-means聚类算法进行图像阈值分割，并利用灰度共生矩阵提取样本的能量均值、熵均值、对比度均值和相关均值等4种纹理特征参数，通过参数训练，确定无病害区和有病害区参数的区域，进而判定样本的病害情况。结果表明该算法实现效率高、鲁棒性较好。
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