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相似文献
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1.
基于支持向量机的玉米叶部病害识别   总被引:13,自引:4,他引:9  
针对玉米叶部病害图像的特点,提出将支持向量机(SVM)组成的多分类器应用于多种玉米叶部病害识别中。首先利用Live-Ware分割算法分割出玉米叶部病灶,再利用小波特征提取算法提取病灶的特征向量,最后利用支持向量机分类方法进行病害的识别。玉米叶部病害图像识别试验结果表明,支持向量机分类方法适合小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种玉米叶部病害的分类。不同的分类核函数的相互比较分析表明,径向基核函数最适合玉米病害的分类识别。  相似文献   

2.
词袋特征PCA多子空间自适应融合的黄瓜病害识别   总被引:4,自引:3,他引:1  
针对颜色纹理特征结合单一分类器的传统识别方法对于多种黄瓜病害的识别精度较低的问题,该文提出基于词袋特征PCA(principal component analysis)多子空间自适应融合的黄瓜病害识别方法。该方法首先对多种病害建立类别相关词袋模型,提取病害图像的高维词袋特征,然后用主成分分析法将病害高维特征降维到多个不同维数子空间,并在各子空间上分别训练BP(back propagation)神经网络;通过设置自适应阈值对待分类图像在各子空间上的分类得分进行融合得到识别结果。采集黄瓜角斑病、棒孢霉叶斑病、白粉病、霜霉病和炭疽病等5种常见病害部位图像共246幅,每类病害子图像中任意选择20幅作为训练集(共100幅),其余146幅作为测试集进行病害识别试验。结果表明在2个主成分子空间融合分类的平均准确率为90.38%,比传统颜色特征、纹理特征和颜色纹理混合特征识别率分别高6.97、26.15和13.02个百分点,且算法对不同类别病害的分类准确率更稳定,为温室黄瓜病害诊断提供了一种有效方法。  相似文献   

3.
基于融合多特征图切割的作物病害图像自动分割   总被引:2,自引:1,他引:1  
为提高黄瓜叶部病害图像的分割性能,该文提出一种基于融合多特征图切割的病害图像自动分割方法。首先采用一种新的阈值化方法对原始病害图像的红色分量进行二值化处理;然后融合纹理、灰度、距离3个特征构建能量函数的边界项,描述像素间的相似性;再利用分割区域像素与区域边界像素的红色分量差值自动建立能量函数的区域项,反映像素归属于背景和目标的程度;最后运用最大流算法求解能量函数得到分割结果。将该方法应用于黄瓜3种病害(靶斑病、霜霉病和白粉病)叶部图像分割中,并与OTSU算法及半自动图切割算法的分割结果进行比较。试验结果表明,该方法的平均错分率为1.81%,低于其他2种算法,平均分割速度约为2.34 s并无大幅增加。该研究可为黄瓜病害的自动识别和诊断提供技术参考。  相似文献   

4.
基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统   总被引:25,自引:14,他引:11  
基于图像处理和深度学习技术,该研究构建了一个基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统。针对温室现场采集的黄瓜病害图像中含有较多光照不均匀和复杂背景等噪声的情况,采用了一种复合颜色特征(combinations of color features,CCF)及其检测方法,通过将该颜色特征与传统区域生长算法结合,实现了温室黄瓜病斑图像的准确分割。基于温室黄瓜病斑图像,构建了温室黄瓜病害识别分类器的输入数据集,并采用数据增强方法将输入数据集的数据量扩充了12倍。基于扩充后的数据集,构建了基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用梯度下降算法进行模型训练、验证与测试。系统试验结果表明,针对含有光照不均匀和复杂背景等噪声的黄瓜病害图像,该系统能够快速、准确的实现温室黄瓜病斑图像分割,分割准确率为97.29%;基于分割后的温室黄瓜病斑图像,该系统能够实现准确的病害识别,识别准确率为95.7%,其中,霜霉病识别准确率为93.1%,白粉病识别准确率为98.4%。  相似文献   

5.
基于改进蜂群算法优化神经网络的玉米病害图像分割   总被引:7,自引:2,他引:5  
更加细致的体现病害外部形态特征和较为完好的保留病害区域颜色纹理信息,是玉米等作物病害分割的关键性研究问题之一。该文提出一种基于改进人工蜂群算法的脉冲耦合神经网络图像分割算法,该算法以最大香农熵和最小交叉熵加权线性组合作为蜂群算法收益度评价函数,通过引入尺度因子调整引领蜂和跟随蜂的解搜索策略,改进后人工蜂群算法与脉冲耦合神经网络相结合,实现网络参数的自动优化调节。在RGB色彩子空间上将该算法用于一组玉米常见病害彩色图像分割,并借鉴利用彩色图像合并策略得到最终病害分割结果。试验表明,该文算法较为细致的体现病害外部形态特征,较为完好的保留了颜色纹理信息;利用分割区域色度误分度V(I)值作为评判标准,该文算法V(I)幅值顺次降低2.03%、7.05%、10.15%和11.2%,综合降低了7.32% 也优于对比算法。因此,该文算法为病害彩色图像分割提供了一种较为有效的方法。  相似文献   

6.
基于叶片图像和环境信息的黄瓜病害识别方法   总被引:16,自引:10,他引:6  
作物病害严重影响着作物的产量和质量,病害类型识别是病害防治的前提。利用图像处理和统计分析,提出了一种基于病害叶片图像和环境信息的黄瓜病害类别识别方法。采集不同季节、温度和湿度等环境下的病害叶片图像,并记录病害的环境信息;利用属性约简法提取病害叶片的5个环境信息特征向量,对病害叶片图像进行一系列图像处理,提取病斑图像的颜色、形状、纹理等35个统计特征向量。将两者结合得到黄瓜病害的40个特征分量。再利用统计分析系统(statistical analysis system,SAS)的判别分析方法,选择10个分类能力强的特征分量,计算作物病害的聚类中心分类特征向量。最后,利用最大隶属度准则识别病害叶片的病斑类别。对黄瓜的霜霉病、褐斑病和炭疽病3种叶部病害的识别率高达90%以上。试验结果表明,该方法能够有效识别作物叶部病害类别,可为田间开放环境下实现作物病害的快速自动识别提供依据。  相似文献   

7.
基于最优二叉树支持向量机的蜜柚叶部病害识别   总被引:7,自引:7,他引:0  
为了提高蜜柚叶部中晚期病害的识别准确率,确保蜜柚叶部病害对症施药与病害防治的效果,该文提出了一种基于最优二叉树支持向量机(support vector machine,SVM)的蜜柚叶部病害识别方法,该方法首先将蜜柚叶部病害图像转换为B分量、2G-R-B分量、(G+R+B)/3分量以及YIQ颜色模型中的Q分量的4个灰度图像,再利用5尺度8方向的Gabor小波分别与4个分量灰度图像进行卷积运算,获得5个尺度下不同方向的幅值均值作为病害的特征向量,并结合提出的最优二叉树支持向量机病害识别模型,对黄斑病、炭疽病、疮痂病、煤烟病等4种蜜柚叶部病害进行分类识别。通过交叉验证的方法进行分类识别测试,结果表明:黄斑病、炭疽病、疮痂病、煤烟病识别准确率分别为90%、96.66%、93.33%、96.66%,平均识别率达到94.16%,并将该方法与BP神经网络、一对一SVM与一对多SVM进行比较,试验结果表明该方法可有效识别4种蜜柚叶部病害,在训练时间和识别精度上都优于其他3种方法。该方法可为蜜柚病害准确识别与防治提供有效的技术支持。  相似文献   

8.
基于局部判别映射算法的玉米病害识别方法   总被引:7,自引:4,他引:3  
如何快速准确检测到作物病害信息是作物病害防治中的一个首要问题,根据作物叶片症状识别作物病害是作物病害检测的一个基本方法。由于病害叶片颜色、形状和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式识别方法不能有效地应用于作物病害识别中,为此提出了一种基于局部判别映射(local discriminant projects,LDP)的作物病害识别方法。首先,利用区域增长分割算法分割病害叶片中的病斑图像;然后,将病斑图像重组为一维向量,再由LDP对一维向量进行维数约简;最后,利用最近邻分类器识别作物病害类别。利用LDP算法将高维空间的一维向量样本点映射到低维子空间时,能够使得类内样本点更加紧凑,而类间样本点更加分离,从而得到最佳的低维分类特征。利用该方法在5种常见玉米病害叶片图像数据库上进行了病害识别试验,识别精度高达94.4%。与其他作物病害识别方法(如基于神经网络、主分量分析+概率神经网络和贝叶斯方法)和监督子空间学习算法(如算法局部判别嵌入和判别邻域嵌入)进行了比较。试验结果表明,该方法对作物病害叶片图像识别是有效可行的,为实现基于叶片图像处理技术的作物病害的田间实时在线检测奠定了基础。  相似文献   

9.
基于光谱技术和多分类器融合的异物蛋检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高鸡蛋中的血斑和肉斑的检测准确率,给消费者提供高品质的鸡蛋,该文利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋的透射光谱,在单分类器的基础上,通过多分类器的融合对异物蛋进行检测。首先根据差异性度量选取朴素贝叶斯,Ada Boost和SVM分类器作为单分类器,然后通过特征级融合选取了5个基分类器。最后,5个基分类器以加权投票机制进行决策级融合。多分类器融合对正常蛋和异物蛋的检测准确率分别为92.86%和91.07%。试验结果表明,利用多分类器融合所建立的模型优于单一分类器的模型,提高了对异物蛋的检测准确率。  相似文献   

10.
基于改进Multi-Scale AlexNet的番茄叶部病害图像识别   总被引:13,自引:11,他引:2  
番茄同种病害在不同发病阶段表征差异明显,不同病害又表现出一定的相似性,传统模式识别方法不能体现病害病理表征的动态变化,实用性较差。针对该问题,基于卷积神经网络提出一种适用于移动平台的多尺度识别模型,并基于此模型开发了面向农业生产人员的番茄叶部病害图像识别系统。该文详细描述了AlexNet的结构,分析其不足,结合番茄病害叶片图像特点,去除局部响应归一化层、修改全连接层、设置不同尺度卷积核提取特征,设计了基于AlexNet的多感受野识别模型,并基于Android实现了使用此模型的番茄叶部病害图像识别系统。Multi-ScaleAlexNet模型运行所耗内存为29.9MB,比原始AlexNet的内存需求652MB降低了95.4%,该模型对番茄叶部病害及每种病害早中晚期的平均识别准确率达到92.7%,基于此模型的Andriod端识别系统在田间的识别率达到89.2%,能够满足生产实践中移动平台下的病害图像识别需求。研究结果可为基于卷积神经网络的作物病害图像识别提供参考,为作物病害的自动化识别和工程化应用参考。  相似文献   

11.
基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法   总被引:5,自引:4,他引:1  
目前对蔬菜病害的识别方法都有一定的局限性,难以满足现代农业要求。该文以计算机视觉技术为手段,结合图像处理与模式识别技术,重点分析了茄子病害叶片上褐纹病病斑的颜色、形状、纹理特征参数,提出了一种基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法。根据在HSI(hue-saturation-intensity)颜色空间中叶片上病斑色调不同的特点,利用H分量图像提取病斑,获取病斑图片,然后提取每个病斑区域的12个颜色参数、11个形状参数和8个纹理参数等共31个特征参数。再通过方差和主成分分析法选择20个分类能力强的特征参数组成分类特征向量,并随机选取35个非褐纹病病斑的特征向量与35个褐纹病病斑的特征向量组成的训练集,构建Fisher判别函数对测试集进行分类,试验结果表明,对茄子褐纹病的识别准确率达到90%,说明该识别方法可以对茄子叶部病害进行快速、准确识别,为田间开放环境下实现茄子病害实时检测提供了技术支撑。  相似文献   

12.
基于多层感知神经网络的水稻叶瘟病识别方法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
为实现水稻叶瘟病的快速诊断,综合利用图像处理技术和神经网络来进行叶瘟病斑的识别研究。该文设计了3个多层感知分类器来进行病斑识别准确率的对比验证,分别采用叶片正常区域和病斑区域的纹理特征、颜色特征以及纹理和颜色的组合特征作为不同分类器的输入单元;输出层采用1个单元用于输出病斑区域和正常区域的识别结果。首先,该文将采集到的RGB图像转换成灰度图像,利用灰度共生矩阵分别提取叶片正常区域与病斑区域的能量、对比度、熵、逆差距作为纹理特征;紧接着,将RGB彩色空间转换至HIS和Lab空间,分别提取病斑区域和正常区域的L、a、b值作为颜色特征。最后,采用不同的BP神经网络分类器进行病斑区域识别。该文共采用120副图像作为待测对象,试验结果表明,采用颜色和纹理的组合特征进行识别,准确率要比单独使用纹理特征和颜色特征高10%~15%。本文的研究结果为进一步实现水稻病害自动诊断打下了基础。  相似文献   

13.
基于多特征提取和Stacking集成学习的金线莲品系分类   总被引:5,自引:5,他引:0  
针对传统中药鉴定、分子鉴定、生物技术鉴定及光谱检测技术的主观性强、耗时、操作复杂等不足,以及金线莲整个叶片形态区分度小、单一分类器鉴别精度不高的问题,该研究提出了基于机器视觉的叶片子区间多特征提取方法和基于多模型融合的Stacking集成学习算法实现金线莲的品系分类。试验采集6个品系的金线莲叶片图像数据,进行图像预处理后提取叶片子区间内纹理、颜色共114个特征,基于这些特征,构建堆叠式两阶段集成学习框架,以逻辑回归、K最近邻、随机森林和梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为基分类器,GBDT作为元分类器进行学习。试验结果表明,Stacking集成学习模型的整体识别综合评价指标F值达93.91%,分类正确率达94.49%,分别比逻辑回归、K最近邻、随机森林和GBDT这4个单一分类模型高出4.40、11.87、11.01、12.94个百分点和5.36、11.34、6.93、12.13个百分点。因此,该研究能够有效识别金线莲品系,为形状大小相似、形状特征难以利用的植物叶片识别提供参考。  相似文献   

14.
基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别   总被引:7,自引:6,他引:1  
晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。  相似文献   

15.
基于无人机可见光图像Haar-like特征的水稻病害白穂识别   总被引:3,自引:1,他引:2  
实现稻田精准植保的关键是自然环境下病变区域的准确识别。为实现大面积稻田中白穗的精确识别,该文提出一种小型多旋翼无人机水稻病害白穂识别系统,该系统以无人机平台作为图像采集、处理和识别的基础,首先对白穗图像提取Haar-like特征,其次以Adaboost 算法进行白穗训练识别。以4类Haar-like特征及其组合构建弱分类器,用采集的稻田白穗和背景共700个样本点训练生成强分类器。所得强分类器对测试集中65幅图像中的423个白穗样本点进行识别验证,结果表明:白穗识别率可达93.62%,误识别率为5.44%,该方法可有效抑制一般的稻叶遮挡、稻穗黏连以及光照等复杂背景的影响,适合于自然环境下的稻田白穗现场识别。  相似文献   

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