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。     

玉米病害图像分割系统开发

为了提高玉米病害叶片图像分割的准确性和设计相应的图像分割系统,采用迭代阈值分割算法和形态学中的开闭运算相结合的方法对玉米病害图像进行分割,使用VB和MATLAB的混合编程设计开发玉米病害图像分割系统.运行结果表明,该分割方法对玉米病害图像有很好的分割效果.     

温室蔬菜病害智能识别图像预处理及其特征提取方法的研究

采用计算机图像处理技术对温室蔬菜病害进行了智能化识别,并以黄瓜霜霉病为例研究了温室蔬菜病害智能识别图像预处理和特征提取的方法。试验选择白色作为病害叶片的背景,利用中值滤波法有效地去除了噪声的干扰,利用双峰法从背景中分离出病害图像,再对图像进行边缘检测,准确地提取了病斑的几何特征。该方法能够实现对病害图像的预处理,并且能够准确地提取病害特征。     

基于改进颜色特征的小麦病害图像识别技术研究

[目的]介绍一种根据小麦病害图像的颜色特征进行病害识别的方法。[方法]首先对小麦叶部图像进行预处理,利用小波变换进行病害部位增强和去噪;然后基于病害部位的非绿特征进行图像分割,得到只包含病害像素的图像;对病害图像颜色进行统计,得到R、G、B分量的均值,并用相对于绿色分量的均值比作为颜色特征值;最后通过分析样本图像得到每种病害的特征值范围,利用颜色特征值对未知样本进行病害识别。[结果]采用该方法对小麦叶锈病、条锈病、白粉病进行识别,平均准确率达到98%。[结论]为小麦病害的诊断与诊治提供了理论依据。     

温室蔬菜常见病害药剂防治方法

正温室内潮湿的环境有利于病害发生蔓延,温室蔬菜要抓住病害发生相对较轻的有利时机,及早识别发现,采取措施压低病菌基数,以缓解后期防治压力。下面介绍4种常见病害和药剂防治方法。1.白粉病。主要为害瓜类、茄果类蔬菜。全生育期均会发生,以中后期受害严重。叶片受害最重,其次是叶柄和     

基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法

作物病害叶片图像分割是病害类型识别方法的一个重要步骤,其分割效果直接影响后续的识别结果。病害叶片图像的复杂多样性使得很多现有的图像分割方法不能有效应用于作物病害叶片图像分割中。针对复杂的自然病害叶片图像分割难题,提出一种基于颜色均值显著点聚类的作物病害叶片图像分割方法。该方法建立在HIS颜色空间,首先构造基于像素点HIS模型的带权无向图,然后计算病害叶片图像像素点的邻域的颜色均值,再计算该点前后两个邻域的颜色均值差作为该点的颜色跳跃度,当跳跃度大于设置的一个阈值时,该像素点为病斑点。结果表明,该算法具有较高的分割精确度和较好的抗噪声性能。     

黄瓜侵染性病害图像处理及特征值提取方法的研究

为了实现温室植物病害的智能化防治,采用数字图像处理技术对植物病害进行诊断已成为主要技术之一。就黄瓜侵染性病害的图象处理及特征值提取方法进行了研究。研究在图像预处理中,由于病变叶片形状大小不一、背景的存在和病状的不同,必然套对图像处理造成影响。本研究以选择图像的背景为切入点,分离了叶片与背景；利用边框裁减算法进行了图像处理窗口的确定,从而有效地提高了处理速度；比较了两种滤波的效果：选择邻域均值法作为颜色特征提取前的预处理,选择中值滤波作为纹理特征提取前的预处理；根据RGB三体对人眼的刺激程度的不同对图像进行了灰度化处理,从而简化了图像的处理难度．并提高了处理速度；利用双峰法从背景中分割出有效分析叶片部分,利用OSTU法将叶片正常部位与病态部位分割出来。从而为后续提取有效的病害诊断特征参数和建立模式识剐系统奠定了基础。     

基于LXF模型水平集的玉米叶部病斑图像分割

农作物病害的发生对我国农业生产危害较大,运用机器识别技术对农作物病害图像进行自动识别有着重要的意义。主要介绍传统水平集和基于LXF模型水平集的分割算法原理,并且运用两种方法分别对玉米叶部病斑进行图像分割。实验表明基于LXF模型水平集的分割算法缩短了玉米病斑图像分割时间的同时病斑分割效果良好,为以后的特征提取、病斑种类的识别打下了良好的基础。     

基于颜色差异性的植物叶片病害图像分割方法

针对植物叶部病害图像的复杂性,结合植物叶部病害彩色图像的特点,提出了一种基于颜色差异性的植物叶部病害彩色图像分割方法。对采集的植物叶部病害图像,利用GrabCut算法对其进行背景分割,去除田间复杂环境背景;对其采用中值滤波和图像锐化处理,以尽可能保留图像的病害区域和边缘细节;再对处理后的图像,分别转换到基于生理特性的Lab颜色空间和YUV空间,结合Otsu方法,分别对图像的Lab灰度图及YUV空间的单通道灰度图进行二次分割;对二次分割的两幅图进行与操作,将其转换到RGB空间,即可得到最终的分割结果。利用该方法对常见的大豆、玉米、油菜、黄瓜等多种植物常见的多种叶部病害彩色图像进行了分割试验。结果表明,该方法取得了比较精确的分割图像,并且在抗噪性能、边缘细节保护和分割效率等方面也有很好的效果。     

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Kinect的温室番茄盆栽茎干检测与分割

立体视觉系统能够得到图像的深度信息,可以很好地将植物前景与温室的背景分开。茎干是植物的骨架,也是识别植株的重要特征。通过采用基于Kinect的立体视觉系统对温室盆栽植物的茎干进行检测和分割。通过细化算法、Hough变换、基于直方图的统计方法及Otsu算法在深度图像上进行植物茎干检测,从而分割植物的茎干。最后基于OpenGL图形平台,实现了番茄植株个体的形态可视化,从而为番茄植株生长的可视化奠定了技术基础。     

基于神经网络的植物图像分割算法的研究

图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一,BP神经元网络被认为是好的学习分类方法之一。文中以6种植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用BP神经元网络方法在植物图像颜色较复杂,且受周边环境影响较大的情况下,实现了植物图像与背景图像的分割。实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效准确的。     

台湾青枣在北方日光温室的试栽表现

台湾青枣是一种新兴的热带、亚热带水果。果实形似苹果,叶似梨,其风味独特、清脆香甜、爽口,营养丰富。突出特点是当年种植,当年结果。在北方利用日光温室栽培还是空白。在温室内通过对其丰产优质栽培技术进行专门研究,以开发这一极具前景的珍奇果树。     

苏南地区园艺设施类型及其温光性能的研究

根据江苏苏南地区1995-1997年的园艺设施类型资料、气象资料及不同园艺设施的气象观测数据，比较分析了苏南地区的园艺设施现状和存在问题，研究了苏南地区不同园艺设施的温光性能，并在此基础上提出了苏南地区园艺设施的优化参数和合理栽培技术。     

快速筛选小麦转化后代高蛋白突变株的加代技术研究

确立了一种快速筛选小麦高蛋白转化后代材料的温室加代技术。比较了不同的幼胚形态、春化时间及温室温度对小麦生长的影响后 ,确定下述加代流程 :用授粉后 1 2～ 1 6d的幼胚培养直接成苗 ,在 4～ 8℃条件下春化 2 5d ,移栽入温室 ,控制温度、湿度 ,促其在 35～ 40d内开花、授粉 ,继续进行下一轮培养。此法简便、快速 ,能在 70d左右完成小麦 1代生长周期 ,不间断连续培养 ,可 1年繁殖 5代 ,显著缩短小麦生育周期 ,适合进行大量高蛋白突变株的筛选。     

日光温室环境调控关键技术研究

设施蔬菜作物的生长发育与温室环境因子密不可分,生长发育进程明显受到温度的影响,而病害发生又与高湿度有着密切的联系。本文系统分析了日光温室内的光照、温度、湿度以及气体环境等特点,结合大棚的室内外环境特点,研究分析日光温室环境调控的关键技术。从加温、降湿、增加光照强度和补充二氧化碳等几个方面详细的阐述了进行温室环境调控,实现设施作物栽培的优质、高效生产,为日光温室的实际生产提供数据支持和技术依据。     

英国花坛植物的生产研究与展示现况

英国的花坛植的是指户外布置花坛，即给花坛提供颜色的植物，英国大规模生产花坛植物都是温室机械化生产，现在采用的“塞槽”育苗生产法使花坛植物的生产自动化变得更为实际。     

基于LiDAR的温室番茄冠层几何参数提取

【目的】准确获取温室番茄作物行中单株冠层数据,为分析作物生长状态和为对靶喷药提供冠层数据支持。【方法】采用三维激光雷达(LiDAR)搭建番茄植株冠层检测平台,使用导轨以0.05 m/s的速度移动三维激光雷达,利用雷达上位机软件Ctrlview保存双侧扫描的A、B 2组共40株番茄植株点云。双侧点云使用ICP(迭代最近点)算法进行配准,利用基于特征值的平面拟合法去除地面,使用均值漂移算法(Meanshift)分割番茄行中的单株点云,获取冠层参数,与人工测量值比较验证精度,将单株点云在MATLAB中使用alpha shape算法进行重建并进行体积的获取,使用凸包算法作物参考值对比。【结果】该检测平台在激光雷达前进方向与垂直前进方向的测量误差分别为-2.65%、-3.95%;获取到的单株番茄植株高度与人工测量值相比,平均绝对误差分别为0.025和0.031 m;重建后求取的体积与凸包算法相比平均误差下降了约15.3%,与人工获取相比相差不大,各指标良好。【结论】番茄行点云分割结果与人工测量相比A、B 2组的均方根误差RMSE分别为0.039和0.043,冠层体积获取与参考值对比V_RMSE为0.011 3,激光雷达在获取作物外形轮廓信息中具有一定的准确性和可靠性,该方法用于温室环境下单株作物冠层数据的获取。     

日光温室内辣椒剪枝再生栽培技术初探

为解决山西北部地区常规日光温室栽培辣椒只能春提前、秋延后生产,无法进行越冬茬栽培的问题,根据辣椒成株较幼苗耐低温能力强且具有再生能力的特点,探索了辣椒日光温室剪枝再生栽培技术。结果辣椒可跨越两个年头生产,单产达22.5万kg/hm2。     

静电喷药技术应用研究的现状与发展

概述了国内外静电喷药技术的原理，发展历史，应用研究的现状和进展，并对静电喷雾喷粉技术在林木和大棚植物病虫害防治，植物人工授粉，林业化学除草，烟剂施放和航空农药喷洒等方面的应用前景进行了探讨和展望。