基于图像处理的酿酒葡萄叶片病害分割与诊断

利用图像处理技术和人工神经网络对酿酒葡萄常见的4种病害进行分割和识别。首先,在HSV颜色空间中采用ISODATA聚类算法分割病斑,在病斑区域,对于H、S、V分量分别提取了基于灰度共生矩阵的4种纹理特征以及颜色特征;然后以人工神经网络为分类器,对各分量及其组合的特征对于识别精度的影响进行了实验研究,结果表明,H分量对于4种病斑均具有较好的分割效果;在诊断时,HS组合的特征具有最好的识别效果,平均准确率达到了90%,对白粉病识别率则达到94%。     

基于遗传选择的支持向量机作物病害图像自动识别技术

为了实现作物病害的计算机识别,提出了一种基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法。通过病害图像增强处理,采用基于HIS颜色空间的H分量与大津法(Otsu)结合对病斑图像自动分割,自动提取病斑的特征参数;运用双编码遗传算法优化病斑特征子集,并对其赋予权重,底层构建一对一投票策略的支持向量机分类识别作物病害的方法和途径。应用该方法对烟草病害中多种容易混淆的病害进行实验,结果表明:该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,在同等条件下,特征向量减少了38%,而正确率却提高了6.29%,具有一定的有效性和实用价值。     

自然场景下低分辨率苹果果实病害智能识别方法

为实现自然场景下低分辨率苹果果实病害的智能识别,对获取图像进行预处理,采用改进的水平集交互式分割方法提取病斑。根据病斑特点,提取H,S,V等3个通道的2个低阶颜色矩作为颜色特征,基于灰度共生矩阵提取8个特征参数作为纹理特征,提取病斑的Hu不变矩作为形状特征。在对特征进行优选的基础上,构建支持向量机病害识别模型。实验结果表明,用优选的15个特征和支持向量机识别模型,对3种病害的平均正确识别率达到90%,可以有效识别苹果果实病害。     

基于颜色与形状特征的甘蔗病害图像分割方法

根据甘蔗苗期赤腐病和环斑病图像的特点,提出了一种甘蔗病害图像分割方法.首先利用颜色特征2G-R-B和2R-G-B提取出病斑和土壤等非绿色植物类.然后采用面积阈值分割法排除部分土壤等非绿色植物类连通区域.最后利用链码计算剩下的病斑和土壤等非绿色植物类连通区域的形状特征,根据区域的宽度、矩形度和圆度分离出病害病斑.实验结果表明,该算法能有效提取出赤腐病和环斑病病斑,对环斑病图像分割正确率达93%,对赤腐病图像分割正确率达95%.     

基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法

针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。     

豌豆苗期田间杂草识别与变量喷洒控制系统

以图像实时控制器CVS-1456为核心设计了图像实时识别与变量喷洒系统.在普通光照下分别采集包含豌豆苗、土壤背景、杂草(刺儿菜)等的原始图像,分析其颜色模型,根据色差分量R-B颜色特征采用LabVIEW和IMAQ Vision编程实现杂草实时识别.基于Canny算子对识别的杂草进行边缘检测,并提取目标杂草的面积、密度和形心位置3个特征参数为变量喷洒定位提供依据.随机试验表明:基于R-B色差分量对豌豆苗期复杂背景下刺儿菜杂草平均正确识别率达到83.5％,均方差0.066,该方法准确可靠.     

基于叶片的植物病虫害识别方法

综合运用计算机数字图像处理技术与人工神经网络技术,对叶片色度值进行了计算;同时,建立一个多层BP神经网络,实现了对大豆叶片中病斑的自动识别,运用区域标记法对病斑的特征参数进行计算.实验证明,该方法能有效地识别出病斑区域,识别率可达92.1%,计算的特征参数为病种的识别提供了理论依据.     

水稻纹枯病图像识别处理方法研究

为了实现水稻病害的自动检测,设计并实现了一种基于支持向量机的水稻纹枯病识别方法。首先利用R分量和中值滤波进行图像预处理,然后利用改进的图切割方法进行病斑分割,再提取病斑的颜色和纹理特征,最后利用支持向量机方法对水稻纹枯病进行分类识别。结果表明:识别准确率达到95%,能够满足实际应用的需求。本研究结果可以为水稻病害的自动识别提供参考依据。     

基于纹理和颜色特征的甜瓜缺陷识别

为了提高硬皮甜瓜缺陷分类的正确率,提取基于纹理和颜色的综合特征,采用支持向量机分类器构造了甜瓜缺陷的自动检测系统。对甜瓜图像可疑区进行了纹理分析,提取灰度共生矩阵的4个特征参数,经过比较实验得出,对比度和角二阶矩2个参数对甜瓜瓜蒂、花萼、擦伤和霉变有明显的可区分性。在可疑区域上提取了由R、G、B分量及其算术运算组成的12种颜色特征,通过实验筛选出4种具有较好区分性的颜色特征。实验结果表明,由这些优选出的纹理与颜色特征组成的综合特征及支持向量机分类器对甜瓜缺陷的识别正确率达到92.2%。     

黄瓜霜霉病图像预处理方法研究

为了获得适合于提取黄瓜霜霉病病斑的颜色和纹理特征的预处理方法,采用邻域平均法和中值滤波法对黄瓜霜霉病病斑图像进行平滑处理并加以比较.结果表明:邻域平均法作为颜色特征参数提取前的预处理效果较好,中值滤波作为纹理特征参数提取前的预处理效果较好;其次为了有效提取黄瓜霜霉病的病斑形状,分别采用一阶微分和二阶微分对图像进行了边缘检测处理,结果表明一阶微分更适合黄瓜霜霉病斑的形状特征提取.这些研究为进一步的特征参数提取以及最终的病害确定奠定了一定的基础.