基于颜色特征码本的病害图像分类算法研究

首先对枸杞叶部图像的各类别病害图像的颜色特征进行分析,建立对应病害类别的颜色特征码本,最后利用稀疏表示理论建立病害图像颜色分布与病害类别的映射关系,进行基于颜色特征码本的病害图像分类。试验结果表明,该方法能有效建立病害图像的颜色特征与病害类别之间的关系。     

基于颜色的图像检索方法的研究

为了从海量图像库中准确、快速地查找所需要的图像信息,基于内容的图像检索技术应运而生并且成为学术界研究的热点.基于内容的图像检索主要是利用图像的可视化底层特征,如颜色、纹理、形状等特征进行检索.从颜色特征出发对现有的基于颜色的图像检索技术方法进行分析,从最初的颜色直方图到后来的基于颜色空间特征的图像检索和模糊颜色直方图,最后在此基础上对今后的研究做了简要的概述.     

基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法

针对目前烟草病害诊断专家系统依靠肉眼获取病害特征,致使病害诊断存在不确定性、误判等现象,提出了一种基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法以诊断病害。通过图像处理技术分割病害图像病斑,提取病斑的颜色、纹理、形状特征,依据双编码遗传算法和支持向量机识别病害模型对病斑特征降维,以获取表征病害的有效特征及权重。将有效特征归一化处理后与病害图像数据库系统中的病斑特征进行图像相似度距离计算,按距离大小返回一批相似图像,依据相似图像获取病害描述及防治措施。以烟草7种常见病害进行试验表明,融合病斑的颜色、纹理、形状特征检索病害图像,查准率和查全率明显比用单个特征检索的高。用这种方式诊断烟草病害,不但有较高的病害识别率,还能使诊断结果可视化,将其用于烟草病害诊断专家系统,将提高系统的鲁棒性,为实现病害的远程在线诊断提供条件。     

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。     

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。     

一种基于主颜色表的图像检索算法

提出了一种基于示例图像的主颜色表的图像检索算法，该算法结合了颜色空间的量化、聚类、组合等思想，使系统获得了良好的检索效果。     

基于神经网络和图像颜色、形状特征的绿色苹果图像分割

图像分割是苹果采摘机器准确识别和定位苹果的关键步骤.本研究首先采用线剖面方法对采集的苹果图像针对颜色特征进行分析,提出了利用颜色特征R-B的色差法对青果期苹果图像进行初步分割.在利用分割后的图像提取图像区域的形状特征(面积、周长、圆形度、离心率等).然后将得到的8个形状特征作为BP神经网络的输入量,随机选取一定数量的样本图像作为BP神经网络的训练样本图像和验证样本图像.样本图像经过BP神经网络训练后,建立了绿色苹果图像的分割模型.通过BP神经网络分割后的苹果图像,果实识别率高达89.3％,分割效果良好.     

基于MATLAB的茄子图像分割方法

针对茄子图像的灰度和颜色特点,利用MATLAB中丰富的图像处理函数,分别进行了色差分割和色调分割。在色调分割中,采用了自动选取阈值的Otsu法。在去除残留噪音的处理中,采用标注的方法对二值图像的各连通区域进行面积统计。保留最大面积的区域,从而使分割效果大大改善。利用多参数来衡量分割效果,使评价做到最大程度的客观、合理。     

基于颜色特征和属性约简的黄瓜病害识别方法

为了减少黄瓜叶部病害给农业生产带来的损失,提高病害的识别率和精度,提出了一种基于颜色特征和属性约简算法的黄瓜病害叶片分割与识别方法。该方法首先利用最大类间方差(Otsu)阈值法对黄瓜病害叶片图像进行病斑分割;其次提取病斑图像的36个分类特征,再利用基于区分矩阵的属性约简算法进行特征选择;最后利用最近邻分类器进行病害识别。该方法在5种常见黄瓜病害叶片图像数据库上进行了病害识别试验,结果表明,识别率高达94.8%。说明,该方法对作物病害叶片图像识别是有效可行的。     

基于彩色图像处理的产品质量检测研究

针对彩色图像亚像素检测存在的问题,在HVS彩色模型的基础上,研究一种适用于彩色显微图像的小波亚像素的边缘检测方法。将该方法应用于航天发动机壳体尺寸测量和缺陷检测,通过几种彩色图像处理方法结果的对比,证明该方法正确、可行。     

晋中市茄子黄萎病为害症状及病原与生物学特性研究

研究调查了山西省晋中市茄子黄萎病的发病时期、症状类型和为害情况;鉴定了病原菌种类(Verticilliumdahliae),并对病原菌的形态学特征和生物学特性进行了初步研究。     

不同茄子砧木幼苗生长特性比较

本试验以"济农2000"为对照,研究了托鲁巴姆、CRP、赤茄及台茄等常用茄子砧木的发芽特性及幼苗生长特性。结果表明:台茄发芽势强,赤茄、CRP次之,托鲁巴姆发芽困难。4个砧木品种的株高、茎粗和茎叶鲜重均显著低于济农2000,但根系鲜重、根系活力、叶绿素含量和光合速率均显著高于对照。赤茄幼苗生长速率较快,托鲁巴姆较慢,但托鲁巴姆根系发达,单株根鲜重高达5.9 g,较CK高37.2%,可为嫁接苗提供较多的水肥供应,促进嫁接苗的旺盛生长。试验结果表明,台茄、赤茄、CRP及托鲁巴姆的浸种催芽时间应分别比济农2000提早6、8、27和27天。     

茄子白绢病、猝倒病、根腐病、黄萎病和枯萎病的识别与防治

介绍了茄子白绢病、猝倒病、根腐病、黄萎病和枯萎病的危害症状、发病特点,并从农业措施、化学防治等方面总结了各病害的综合防治方法。     

基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法

根据植物病害彩色图像的特点，提出了用颜色空间作为特征空间，利用统计模式识别的监督分类方法。采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明：该方法具有快速、有效、准确等优点，对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。     

基于阈值的彩色农业图像分割方法研究

根据彩色农业图像的特点,以蔗苗为研究对象对OHTA颜色模型的三分量图进行分割试验,发现I3分量图的分割效果比I1、I2分量图的分割效果要好,更加适合干蔗苗图像分割。在I3分量图中,比较了3种阈值分割方法效果,试验结果发现Ostu法与直方图双峰法分割结果更为接近,比迭代法分割效果更好。     

茄子褐纹病、斑枯病、叶霉病、灰霉病和细轮纹病的识别与防治

介绍了茄子褐纹病、斑枯病、叶霉病、灰霉病和细轮纹病的危害症状、发病特点,并从农业措施、化学防治等方面总结了各病害的综合防治方法。     

直方图均衡化在遥感图像彩色合成中的应用

基于色彩合成原理的传统遥感图像增强手段存在很大的局限性,提出了一种直方图均衡化调整图像像素灰度值的方法,利用该方法对多光谱遥感图像进行增强处理,处理后的图像再进行彩色合成。实例分析表明,该方法直观、快捷,并能取得较好的视觉判读效果,具有一定的实用意义。