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。     

基于过渡区研究的黄瓜病害识别方法

[目的]针对黄瓜生长过程中常见的霜霉病、白粉病和靶斑病,提出改进的病害识别方法,为黄瓜病害自动识别提供一种技术支持.[方法]将RGB模型的病害图像转换到HSV和YUV颜色空间,通过OTSU筛选,获取阈值分割效果最好的HSV颜色空间的V分量,综合全阈值法和局部动态阈值法对V分量进行分割,获取病斑区和过渡区的分割图像.分别提取病斑区和过渡区的颜色和形状特征,基于支持向量机(Support vector machines,SVM)进行病害识别.[结果]以采集的240幅病害图像为研究样本,当惩罚参数C=32,核函数参数γ=1时,基于病斑区和过渡区在颜色和形状方面的22个特征数据,SVM分类器对霜霉病、白粉病和靶斑病3种病害的识别率分别达83.3%、76.7%和90.0%,对比仅以病斑区的11个特征数据为基础的识别结果,增加过渡区特征数据之后,黄瓜病害识别率有较大提升,分别提高26.6%、13.4%和16.7%(绝对值).[建议]未来研究中应拓展黄瓜病害研究的种类,在进行病害识别时应将病害发展程度及病害的混合性考虑在内.     

基于支持向量机的小麦条锈病和叶锈病图像识别

为了解决生产中小麦条锈病和叶锈病症状难以区分的问题,提高识别率和精度,提出了一种基于支持向量机和多特征参数的小麦条锈病和叶锈病图像分类识别方法。利用图像裁剪方法获取典型症状的子图像,采用中值滤波算法对图像进行去噪,利用K_means硬聚类算法实现病斑分割,提取病斑区域的形状、颜色和纹理特征空间的50个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的26个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对这2种小麦锈病图像进行识别。结果表明:训练样本识别率均为96.67%,测试样本识别率均为100%;与其他核函数相比,径向基核函数最适合于这2种小麦锈病的识别。所提出的基于支持向量机的方法可有效地进行小麦条锈病和叶锈病的图像识别。     

基于GA-BP神经网络和特征向量优化组合的黄瓜叶片病斑识别

针对家庭种植水培黄瓜中用户难以准确识别病害的问题,设计了一种基于图像处理的黄瓜叶片病斑识别系统。应用自适应小波对原始图像进行降噪处理,在HSV空间通过阈值分割结合形态学操作获得理想的黄瓜叶片图像,并通过自适应阈值分离病斑,提取病斑形态学、颜色和纹理原始特征参数。利用GA-BP神经网络定义原始特征参数对分类结果的灵敏度,递归剔除灵敏度较低的若干特征,降低特征参数的维数。根据优化后的特征参数组合,利用支持向量机对黄瓜炭疽病和白粉病进行识别。实验结果表明,本方法对黄瓜炭疽病和白粉病的综合分类正确率在96%以上。设计的方法有效提高了黄瓜病害的识别率,并为其他作物病害的智能识别提供了借鉴。     

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。     

基于计算机视觉的葡萄叶部病害识别研究

利用数字图像处理和支持向量机技术实现对植物叶部常见病害的自动识别,以葡萄叶部常见的白粉病、黑腐病、霜霉病为研究对象,对采集的图像进行预处理后,提取病斑区域形状、颜色和纹理的共15个特征,利用支持向量机分类器对葡萄叶部常见病害进行分类识别。结果表明,与其他核函数相比,径向基核函数对葡萄叶部病害测试样本的识别率最高,正确率达95.00%,说明利用计算机视觉技术实现对葡萄叶部常见病害的自动识别是可行的;通过多次试验可以得出,利用多特征组合进行识别可以有效地提高葡萄叶部常见病害的识别准确率。     

基于LM神经网络的小麦叶片病害识别

快速、及时和准确的发现小麦病害对提高小麦产量具有重要作用。以小麦叶片白粉病、条锈病和叶锈病3种病害为研究对象,提出了基于LM神经网络的小麦叶片病害识别模型。首先采用K-means算法分割小麦叶片病斑区域,提取小麦病斑区域的颜色特征和纹理特征,构建数据集。然后建立LM神经网络小麦叶片病害识别模型,输入数据进行识别。基于颜色和纹理特征的小麦叶片病害识别率为95.3%。在小样本情况下,利用LM神经网络算法能够快速、准确的识别小麦病害叶片。     

复杂背景下黄瓜病害叶片的分割方法研究

利用图像处理和模式识别技术进行复杂背景下黄瓜叶部病害的自动识别,需要先把目标叶片从复杂背景中分割出来,才能进行后续的特征提取和病害识别。为实现复杂背景下黄瓜叶片的分割,首先利用K-均值聚类算法去除图片中的非绿色部分,再采用基于laplacian of gaussia(LOG)算子的方法对待分割的叶片进行区域检测,然后进行基于形状上下文(shape context)的模板匹配和分割。为了提高匹配速度,先检测叶片的生长点和叶尖,以确定叶片的位置、尺寸和方向;然后使用基于超像素(superpixel)的最优匹配搜索方法来减少搜索的复杂度。对20幅黄瓜叶部病害图像进行分割测试,并与人工分割法进行对比,结果表明,本文所采用的分割算法能较好地从复杂背景下提取出黄瓜叶部病害图像,分割准确率达94.7%,为后期黄瓜病斑的特征提取等工作奠定了良好的基础。     

基于SVM和CNN组合模型的黄瓜病斑叶片检测与识别

为建立准确高效的黄瓜病斑叶片的检测与识别算法提供参考,针对黄瓜叶片常见病斑检测与识别时存在的环境适应性差、识别精度低等问题,提出基于改进的SVM（支持向量机）和CNN（卷积神经网络）组合模型的黄瓜病斑叶片检测与识别算法。依据黄瓜设施场景特征,首先对病斑图像进行色彩增强,通过直方图均衡化对图像进行再处理,利用优化的HOG+SVM分类器对黄瓜叶片进行提取;通过稀疏滤波器及增加偏置对CNN算法进行改进,识别出叶片的病斑类别。结果表明,在黄瓜设施场景下,改进SVM和CNN组合模型的黄瓜病斑叶片检测与识别算法对叶片提取的查准率及差全率分别达87.21%和88.77%,对病斑的整体识别精准率为91.9%,算法实时性强,具有实际推广应用前景。     

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CS-SVM的谷子叶片病害图像识别

利用图像识别方法对常见的谷子叶片病害进行判别,为制定合理的病害防治措施提供科学依据。试验采集了谷瘟病、白发病、红叶病、锈病共4种谷子叶片病害的原始图像,运用基于超绿特征的最大类间方差法对谷子叶片病害进行分割,提取谷子叶片病害颜色、形态、纹理等共计19个特征,采用蚁群优化算法选择了8个特征。运用布谷鸟算法(cuckoo search,CS)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子c和径向核函数g,利用SVM对谷子叶片病害进行自动判别。结果表明,当c=80.2662,g=1.8467时,谷子叶片病害和叶片的平均识别率达到99%,表明基于CS-SVM的图像识别方法可对4种谷子叶片病害进行准确分类。     

基于颜色和纹理特征的大麦主要病害识别研究

为提出一种在自然环境条件下基于采集图像的颜色一阶与二阶矩和纹理LBP算子改进模式综合特征参数的大麦病害识别方法,以甘肃河西地区发生的大麦白粉病、云纹病和条锈病为研究对象,采用颜色矩和LBP算子均匀模式综合特征参数来提取大麦病斑的颜色和纹理特征,并将该特征向量作为输入向量构建以径向基为核函数的支持向量机(SVM)分类器模型。利用SVM分类模型对采集到的355幅病害图像进行实例分析,结果表明当径向基参数时,大麦病害整体识别正确率达84.7458%。本研究为农田大麦病害诊断提供了有效的分析手段,验证分类模型在大麦病害研究中的可行性,并可为其他农作物病害诊断提供借鉴和参考。     

基于支持向量机的水稻稻瘟病图像分割研究

水稻稻瘟病图像的分割是水稻稻瘟病自动分析与识别的关键环节,其分割效果直接影响后续处理。提出一种基于支持向量机的水稻稻瘟病病害彩色图像分割方法。首先选取叶子正常部分的像素点以及颜色相对复杂的病斑像素点作为负训练样本和正训练样本,提取像素R、G、B彩色分量作为特征向量,对支持向量机进行训练,然后在RGB空间利用训练好的支持向量机对待分割图像的所有像素点进行分类,实现水稻稻瘟病彩色图像的分割。为了获得最佳的分割效果,采用网格搜索法对径向基核函数下的不同核参数分割效果和性能进行比较与分析,确定最佳模型参数。利用此模型进行水稻稻瘟病图像分割实验,获得较好的分割精度,结果优于最大类间方差分割算法。     

基于区分矩阵的属性约简算法的作物病害识别方法

利用作物叶片症状进行作物病害识别是植保中的一个重要研究内容。提出了一种基于区分矩阵属性约简的黄瓜病害叶片图像分割与病害识别方法。首先,利用最大类间方差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;再次,利用基于区分矩阵的属性约简算法对36个特征进行特征选择;最后,利用最近邻分类器进行病害识别。在3种常见黄瓜病害叶片图像数据库上的试验结果表明,该方法是有效可行的,能够为基于病害叶片的作物病害识别系统研究提供参考。     

基于颜色特征和差直方图的苹果叶部病害识别方法

识别苹果病害是一个重要的研究课题,该研究成果对大面积苹果病害监测具有重要意义。针对苹果常见的3种叶部病害,提出一种基于颜色特征和差直方图的苹果叶部病害识别方法。首先采用改进的mean-shift图像分割算法分割病害叶片图像的病斑,然后计算病斑的颜色特征和差直方图作为病害的分类特征。该特征不仅反映病斑图像的灰度统计信息,还反映病斑图像的空间特征和灰度的渐变度,而且对病斑图像的光照、平移、旋转具有不变性。最后利用支持向量机识别病害类型。在3种常见苹果叶部病害叶片图像数据库上的试验结果表明,该方法能够有效识别苹果常见的叶部病害,平均识别率高达96%以上。该方法为苹果病害的智能诊断系统提供了技术支撑。     

基于FA-SVM技术的烟草早期病害识别

为准确检测和识别烟草病害,为制定合理的病害防治措施提供科学依据,提出基于萤火虫算法优化支持向量机(FA-SVM)技术的烟草早期病害识别方法。以烟草常见的蛙眼病与赤星病为研究对象,利用可见光拍摄带有2种病害的烟草植物叶片,获取图像样本。利用形态学方法和图像分割技术得到病斑图像。提取病斑的颜色、纹理及形态学等共计32个特征,构建原始特征空间。利用蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)对特征空间进行优化,依据适应度值选取最优特征组合,当适应度值达到最高为95.68时,有13个特征被选择。运用萤火虫算法(Firefly algorithm,FA)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的惩罚因子(c)与径向基核函数参数(g),提高分类器性能。当c=94.12、g=2.43时,对不同发育时期的2种病害的识别率达到96%。结果表明,利用FA-SVM技术识别烟草蛙眼病与赤星病2种常见病害是可行的。     

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Android的苹果叶部病害识别系统设计

为快速便捷地解决苹果病害识别问题,本研究设计了基于Android的图像识别系统。采用最大类间方差法(Otsu)对病斑图形分割,提取了病斑的颜色特征,纹理特征和形状特征、运用支持向量机(SVM)对病斑进行了分类,并在服务器端建立了苹果叶部病害特征库。手机客户端采集5种苹果病害图像,上传到服务器端进行识别,并将识别结果反馈给客户端,平均正确识别率为85.33%,测试效果良好。     

基于图像处理技术的黄瓜叶片病害识别诊断系统研究

为了提高黄瓜叶部病害检测与染病程度的分级的准确率和效率,综合运用图像处理技术、人工神经网络技术,实现黄瓜叶部病害检测与染病程度分级,并主要对发病率高且危害严重的黄瓜霜霉病、白粉病和病毒病进行试验研究.首先,通过接种方法获得了纯正的黄瓜病害样本,并采集染病植株的样本图像.利用基本图像处理的方法对黄瓜叶部病害图像进行处理,综合运用二次分割、形态学滤波得到病斑区域.其次,提取三种特征包括22个特征参数,采用BP算法训练的多层前向人工神经网络对黄瓜病害进行分类.实验证明,检测系统的黄瓜叶部病害平均识别精度为95.31%,并能够快速准确地对黄瓜叶片病害的染病程度进行分级     

基于字典学习的马铃薯叶片病害图像识别算法

为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,设计了一种基于压缩感知理论的马铃薯病害图像分类方法。采用K-奇异值分解算法(K-SVD)分别构造了马铃薯早疫病、晚疫病、灰霉病叶片图像病害字典,通过正交匹配追踪算法求解测试样本在不同病害字典下的稀疏系数矩阵,并进行图像重构,求解重构均方根误差。利用不同类别字典本身的差异性,测试样本重构时,误差最小的字典即为测试样本所属病害种类。与支持向量机识别算法相比,该方法能够自学习图像特征,大大降低了图像分割和特征提取复杂度。经对比测试,采用字典学习理论进行分类,马铃薯3种叶片病害单一病斑图片综合识别率达到95.33%,高于支持向量机分类识别算法(识别率92%)。