遗传算法改进的KSW熵法计算黄瓜叶部角斑病密度

[目的]去除复杂背景影响,提高角斑病病斑分割精度和速度。[方法]首先对预处理后的b*通道图像采用大津法进行初分割,去除大部分背景和噪声。再对目标部位的灰度图,用基于遗传算法改进的KSW熵阈值分割法进行二次分割,得到病斑的二值图像,并计算病斑面积,最后与叶片面积做比得到病斑密度。[结果]该方法计算的病斑密度与方格板手动计算的结果的绝对误差约为0.02,而病斑的分割速度提高了45%以上。[结论]该方法为黄瓜角斑病病害程度自动诊断提供技术依据。     

基于脉冲耦合神经网络的植物叶片病斑分割

为了提高植物病斑图像的分割精度与效果,提出了1种基于脉冲耦合神经网络的植物叶片病斑分割方法。首先利用最大熵机制原理在RGB(红、绿、蓝颜色模型)、HSV(色调、饱和度、亮度颜色模型)空间中选出熵值最大的分量作为处理对象,再利用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,进行病斑的二值分割,最后对病斑部分进行彩色还原。通过与传统的最大类间方差法(OSTU)进行对比试验表明,该方法分割处理效果比较理想,鲁棒性好,分割准确率高。     

农作物叶片病害语义分割样本标注研究

制作了用于语义分割模型的农作物叶片病害数据集,在训练样本的标注中尝试实现一部分工作的自动化,编写计算机应用程序简化难以自动化的操作。研究把自动化过程分为前景分割和病斑分割两部分,利用不同颜色空间下的阈值分割、grabcut算法以及超绿灰度法分别实现叶片与背景、病斑与叶片的大致分割。编写了一套图形化应用程序,同时应用程序提供了一些简化人工分割标注的功能。     

基于改进Bernsen 二值化算法的 植物病害叶片病斑检测

针对大区域田间复杂背景下植物病害远程识别中的叶片病斑检测难问题,提出一种基于改进Bernsen二值化算法的植物病害远程检测方法。通过物联网采集不同区域的植物叶片图像,根据在RGB和HIS颜色空间中叶片病斑与正常叶片和背景的色调差异的特点,利用改进Bernsen二值化算法分别在图像的R、G、B、H 4个颜色通道上提取病斑,然后进行病斑图像融合,得到病斑图像。采用该方法对多幅物联网视频植物病害叶片图像进行病斑分割。实验结果表明,该算法在复杂背景环境下能够有效分割植物病斑图像,去除大量复杂背景,得到病斑图像。该方法能够为大区域植物病害远程智能监控系统提供技术指导。     

基于最大类间方差法的黄瓜病害叶片分割

以黄瓜病害叶片为研究对象,采用直方图阈值分割法去除背景,分别采用最大类间方差法(Otsu)和边缘检测法来分割黄瓜叶片中的病害部位,对比这2种方法的分割效果。最后,对已有的最大类间方差法进行了改进,对病害叶片图像的红色分量进行了病斑分割。结果表明,边缘检测法分割出来的病斑部位轮廓具有不完整性,而最大类间方差法的分割效果较好。采用最大类间方差法对黄瓜病害叶片分割取得了较理想的效果,为后续病害识别奠定了基础。     

基于SVM和形态学的作物病斑图像分割方法

作物叶片病斑图像分割是作物病害自动识别的一个重要步骤,为了提高传统的基于阈值或聚类的叶片病斑分割方法的分割效果,提出了一种基于支持向量机(SVM)和形态学的病斑分割方法。首先利用SVM进行病斑图像分割,再利用开运算和闭运算来消除病斑图像中边缘的不连续性、病斑内部的小噪声和小洞。最后,通过对黄瓜细菌性角斑病图像进行试验,结果表明,所提出分割方法具有较好的分割效果。     

基于二维阈值向量的木材表面缺陷分割方法

根据木材表面缺陷图像的自身特点,提出了基于灰度—梯度二维阈值向量的缺陷区域分割方法。该方法以灰度—梯度共生矩阵为模型,通过计算基于灰度—梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大化来选择二维阈值向量。该方法不仅利用了图像的灰度信息,也利用了图像的梯度信息。采用形态学运算对分割后的二值图像进行分割后处理,试验表明,分割效果良好。     

基于支持向量机的黄瓜叶部病害的识别研究

为了减少黄瓜叶部病害给农业生产者带来的损失,提高病害的识别率和精度,提出一种基于支持向量机的复杂背景下的黄瓜叶部病害的识别方法。采用K-均值聚类算法和LOG算子等理论,并提出一种基于超像素(super pixel)和形状上下文(shape context)的复杂背景下的黄瓜叶片图像分割算法,将黄瓜病害叶片从复杂背景中成功地分离出来;采用分水岭等算法将病斑从黄瓜病害叶片中分割出来;再根据病斑的特点,分别为黄瓜白粉病和霜霉病提取了颜色、形状、纹理3个方面的比较典型的特征参数;分别建立了黄瓜叶片白粉病检测器和黄瓜叶片霜霉病检测器,将黄瓜叶片病害检测器分为2部分,第1部分为病斑检测器,第2部分是根据病斑检测器的结果来进一步判断叶片是否患有某种病害。试验结果表明:对于黄瓜白粉病的识别,采用基于径向基核函数的SVM病斑检测器的结果进行黄瓜叶片白粉病检测的识别率较高(98.33%),说明采用径向基核函数的方法更适合于白粉病病斑检测器的设计;对于黄瓜霜霉病的识别,采用基于线性核函数的SVM病斑检测器的结果进行黄瓜叶片霜霉病检测的识别率较高(95%),说明采用线性核函数的方法更适合于霜霉病病斑检测器的设计。以上提出的基于支持向量机的方法能有效地进行黄瓜白粉病和霜霉病的识别。     

基于WT-Otsu算法的植物病害叶片图像分割方法

植物病害叶片图像分割是植物病害识别和植物分类的基础。为了解决作物病斑叶片的分割效率和实时性,在小波变换(wavelet transform)和Otsu法的基础上,提出一种基于WT-Otsu算法的植物病害叶片图像分割方法。首先,利用二维小波变换提取作物病斑图像的边缘点;其次,利用Otsu法在这些边缘点搜索最佳分割阈值;最后,利用该阈值分割图像。利用该方法在真实辣椒病害叶片图像上进行了分割试验,结果表明,该方法对病害叶片图像分割有效可行。     

基于改进的快速最大熵多阈值的成熟草莓图像分割

成熟草莓图像分割是草莓机械化采摘中首要解决的难题之一,最大熵多阈值算法是图像分割中效果较稳定的方法之一,但存在计算复杂度高、分割速度慢等缺点。为降低算法的计算复杂度、加快搜索速度,提出了一种改进的快速最大熵多阈值图像分割算法(IFMEMT)。首先提取RGB彩色图像的R分量灰度图像及灰度图像信息,然后应用IFMEMT算法求得最大熵及对应的阈值,最后进行图像分割。实验结果表明,在复杂环境下IFMEMT相对OTSU等图像分割算法不仅能达到相同甚至更好的分割效果,而且有更好的分割效率,能满足成熟草莓机械化采摘的实时性要求。     

基于自适应学习局部二值模式的苹果叶部病斑分割与检测

为了准确、快速地检测作物叶部病害,提出一种基于自适应学习局部二值模式(adaptive learning local binary pattern,简称ALLBP)的苹果叶部病斑分割与检测方法。首先利用ALLBP获取正常叶片图像和病害叶片图像的特征差异,并确定病斑判断阈值,然后将待识别的叶片图像分割为大小相同的子块,再提取同样的特征与阈值进行比较,以判定各子块中是否有病斑。结果表明,该方法能够有效检测苹果病斑的分布特性,与局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)和中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CS-LBP)相比,该方法具有更少的特征维数和更高的正确识别率。     

基于G-MRF模型的玉米叶斑病害图像的分割

【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型的分割,目标区域的一致性和边缘的清晰方面明显好于基于阈值和Gauss模型的分割算法,其平均正确分类率达96.35%,分别较基于阈值和基于Gauss模型的分割算法高出3.75%和4.03%,差异达到显著水平。【结论】基于G-MRF模型的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病斑区域从叶片部分离,分割正确分类率达96.35%,可用于玉米叶斑类病害图像的分割。     

基于作物病害叶片颜色的病斑提取方法

作物病害是影响作物产量和质量的重要因素,如何进行病斑的准确提取是后期病害识别的一个关键步骤。为了提高复杂环境下病斑提取的准确率,提出一种基于叶片颜色的病斑提取方法,利用叶片正常部位和病害部位的颜色信息的不同,进行基于支持向量机的分割处理,从而得到很好的分割效果,然后对得到的图像进行最大类间差法处理,完成病斑的提取。结果表明,该方法具有有效性。     

基于改进UNet++模型的葡萄黑腐病病斑分割和病害程度分级

为了解决葡萄病害图像边缘分割模糊和发病初期分割难的问题，基于PlantVillage数据集中的葡萄黑腐病图像，提出一种基于改进UNet++的葡萄黑腐病病斑分割模型。该模型在提取图像特征时：一方面，采用自适应软阈值化方法消除噪声影响，提高葡萄病斑边缘的分割精度；另一方面，采用长、短连接结合的方式构建UNet++中的跳跃式连接结构，降低模型的计算复杂度。同时，在模型的横向输出层中融合多尺度特征，增强病斑的语义信息，进一步提高目标分割精度。在该模型的损失函数中，将Dice损失函数和交叉熵损失函数进行线性加权组合，以解决病斑像素面积与叶片面积不平衡的问题。采用五折交叉验证进行模型训练与测试。结果显示，本文模型的像素准确率达到98.433%,平均交并比达到92.056%,病斑交并比为81.230%,Dice系数为0.941,均优于传统的UNet++模型。采用病斑占叶面积的比例对病害程度进行分级。结果表明，本文模型对病害等级的划分准确率达97.41%。该模型能精确实现对葡萄黑腐病病斑边缘和小病斑的分割，以及病害程度分级，具有良好的稳健性。     

基于显著区域和PHOG的黄瓜病害识别方法研究

快速准确地识别黄瓜病害类型是黄瓜病害防治的前提,针对现有基于病害叶片图像的黄瓜病害识别方法中的病斑分割和特征提取难题,提出一种基于显著区域和方向梯度直方图的黄瓜病害叶片图像分割与识别方法。首先,利用叶片图像的亮度和颜色低阶特征,结合多尺度分析确定原始采用病害叶片图像的显著图;其次,利用K-均值算法分割显著图,得到病斑图像;再提取病斑图像的方向梯度直方图特征;最后利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)进行病害识别。在4种常见黄瓜病害叶片图像数据库上进行测试,平均正确识别率大于90%。结果表明,该方法能够准确分割和识别复杂背景下的黄瓜病害叶片图像,为田间开放环境下实现黄瓜病害的快速自动识别提供了依据。     

基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别算法研究

单板穿孔缺陷会影响其胶合过程的质量，是单板分选过程中主要的识别目标。基于图像处理技术的图像分割算法将穿孔缺陷区域与背景区域准确地分开是自动分选的重要前提。本研究提出一种基于阈值分割的单板穿孔缺陷识别方法，首先基于彩色图像的RGB空间将采集的图像转换为灰度图并输出R分量灰度图，采用二维中值滤波处理滤除非线性噪声，最后采用阈值分割和连通域处理相结合的方法将背景与目标区域分离。结果表明，遗传算法的最大熵阈值法选取的阈值和试验时间均优于其余3种（迭代阈值法、大津阈值法、最大熵阈值法）算法，结合连通域处理方法可以有效提取单板中的穿孔区域。     

基于优化PCNN模型的黄瓜叶片病斑提取方法

黄瓜叶部病斑的精确提取是计算机视觉技术在黄瓜病害识别系统中应用的关键。由于黄瓜叶部病斑形态小、光照不均匀、背景复杂等特性,导致现有的病斑提取方法精度较差。针对这一问题,提出一种基于优化脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,简称PCNN)模型的黄瓜叶片病斑精确提取方法。首先,对采集的病斑叶片进行Lab颜色空间变换,通过对颜色分量的平均值和高斯滤波结果进行差值计算,获取病斑叶片的频率调谐视觉显著性图;接着,对病斑图像进行HSI颜色空间变换,提取色调(hue,简称H)分量,进行色调的均衡优化,并通过融合优化后的H参量来增强病斑叶片的频率调谐视觉显著性图;最后,对传统PCNN模型进行简化,构建网络参量的自适应更新规则,并将融合后的显著性图作为模型的输入参量进行病斑的分割和形态学处理,获取病斑的提取结果。结果显示,本研究方法能够实现在光照度改变、背景干扰等不同复杂环境下对黄瓜常见病斑图像进行精确提取,试验结果为后续的病害精确识别奠定了较好的基础。     

1种基于Otsu算法的植物病害叶片图像分割方法

植物叶片图像分割是植物分类和植物病害检测中的一个关键步骤,旨在把叶片图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分。在分析自然场景下植物叶片图像几种分割方法的优缺点的基础上,基于Otsu算法,提出了1种叶片图像分割方法,并进行分割算法试验。结果表明,该叶片图像分割方法对叶片中目标(叶片或病斑)-背景类的图像具有较好的分割效果。     

基于遗传算法的手背图像分割

基于二维域值化最大熵的遗传算法,充分利用了像素的灰度分布信息和像素间的空间相关信息,以及遗传算法的良好性质,提高了阈值分割的抗噪性能,收到了很好的分割效果。     

自然光温室草莓叶片图像边缘提取的新多尺度分析算法

本研究提出了一种基于四级daubechies 5('db5')小波分解提取自然光温室中草莓叶片图像边缘的新算法。该算法对不同尺度的重建图像采用不同的分割和运算方法,以去除叶片目标边缘的外部背景和内部纹理干扰。这种方法有两个优势:一是从不同的尺度空间来获取相应映射区域的重建图像,可以为相应的各层空间区域提供不同的图像抽象特征。另一方面,在某个尺度空间中特定映射区域的某些图像特征难以获得,而其它尺度空间中特定映射区域的这种特征则容易得到。在本文中对不同尺度重建的图像处理时,主要采用Otsu阈值分割获得不同尺度重建图像得到相应空间位置的二值图像区域,并用canny分割不同尺度相应映射区域的重建图像获取相应空间位置的准确梯度的边缘,并通过不同尺度空间相应映射区域的两种分割的综合,得到精确完整的叶片边缘。但是由于草莓叶片图像各自不尽相同,自然光温室的光辐射和反射环境下叶片图像的局部非均匀照度,导致canny边缘提取会产生大量非叶片边缘的伪边缘,所以必须对在不同尺度之间相应的空间映射区域内的重建图像,进行分割处理和边缘提取处理,对其结果进行跨尺度的形态学和逻辑运算,用以避免叶片图像的canny伪边缘造成叶片的内部分割不完整碎片和叶片内部区域与叶片外部区域的粘连。为此,本研究将尺度重建叶片图像的canny伪边缘分为三类。第一类canny伪边缘是第一层小波分解重建的叶片图像边缘外部区域的canny伪边缘。第二类和第三类canny伪边缘在第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割的前景区域中。这两类映射区域中canny伪边缘都是映射第一层小波分解重建图像的相应空间区域的canny边缘,只是利用了第三层小波分解重建叶片图像的第一次Otsu分割的前景区域,通过分类划分该区域对canny伪边缘进行分类处理。其中第二类canny伪边缘的区域是通过以第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割得到的前景区域作为掩模,对第三层小波分解重建图像进行第二次Otsu分割获得的亮度突出的叶片图像边缘内部前景区域;第三类canny伪边缘的区域同样是通过以第三层小波分解重建图像的第一次Otsu分割得到的前景区域作为掩模,对第三层小波分解重建图像进行第二次Otsu分割获得的叶片图像边缘内部区域内灰度差异明显的背景区域。本文根据多尺度重建图像的区域类别划分,构造了针对这三种不同区域的纹理特征的不同处理方法,得到了完整的、无干扰的精确的叶片canny边缘。最后,对多尺度方法进行了简化,给出了温室草莓叶片自然光的有效分割算法。