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本发明涉及一种基于图像分割的水稻白叶枯病检测方法，该方法包括：通过获取水稻叶片图像，根据水稻叶片图像和预设的图像分割算法，获取水稻叶片图像对应的超像素图像，其中，超像素图像中包括若干个超像素，每个超像素基于若干个水稻叶片图像中的像素点生成；之后，根据超像素图像和预设的病斑提取算法，提取超像素图像中的疑似病斑，将超像素图像中的疑似病斑的特征输入已训练好的水稻白叶枯病检测模型，得到水稻叶片的白叶枯病检测结果。相对于现有技术，本申请提高了白叶枯病检测的准确性，并且由于对水稻叶片图像进行图像分割，转化为超像素图像，更进一步提高了白叶枯病的检测效率，能够满足高精度、高效率的水稻白叶枯病的检测需求。本发明涉及一种基于图像分割的水稻白叶枯病检测方法，该方法包括：通过获取水稻叶片图像，根据水稻叶片图像和预设的图像分割算法，获取水稻叶片图像对应的超像素图像，其中，超像素图像中包括若干个超像素，每个超像素基于若干个水稻叶片图像中的像素点生成；之后，根据超像素图像和预设的病斑提取算法，提取超像素图像中的疑似病斑，将超像素图像中的疑似病斑的特征输入已训练好的水稻白叶枯病检测模型，得到水稻叶片的白叶枯病检测结果。相对于现有技术，本申请提高了白叶枯病检测的准确性，并且由于对水稻叶片图像进行图像分割，转化为超像素图像，更进一步提高了白叶枯病的检测效率，能够满足高精度、高效率的水稻白叶枯病的检测需求。