摘要：为描述油菜缺素叶片图像的特征，该文提出了一种基于多重分形去趋势波动分析方法，即局部多重分形去趋势波动分析。该方法确定的hij（q）指数能有效刻画叶片图像每个像素点的多重分形特征，并以所有像素点hij（q）的平均值Lhq表征每幅图像的多重分形特征。选取4种油菜缺素叶片图像进行试验，结果表明所提取局部多重分形去趋势波动平均指数Lhq能很好地区分叶片，并通过方差分析指出当q={-10,-9,-8,-7,-6}时的Lhq区分效果最好。最后基于每个像素点的hij（q）指数利用模糊C均值聚类对缺镁油菜叶片图像进行模糊分割，并与传统的灰度值分割及经典的基于容量测度的H？lder指数分割进行了对比试验，结果表明以上述hij（q）为特征具有最佳的分割效果。

关键词：图像处理 图像分割 分形 特征提取 模糊c均值聚类 

单位：湖南农业大学理学院; 长沙410128; 湖南农业大学农业信息研究中心; 长沙410128