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基于MDMP-LSM算法的黄瓜叶片病斑分割方法 总被引：6，自引：5，他引：1
在复杂背景中有效分割作物病斑是解决作物病害识别的关键问题。针对这一问题,该文提出了一种全新的多域多相水平集方法。利用病斑在空间位置上处于叶片轮廓内的特点,构造出基于内部顺序的多相水平集模型。为了加强该模型对复杂背景下作物叶片病斑的分割能力,首次在该模型中引入多个空间域,构造出新的多域多相水平集模型,使内外水平集函数分别在不同空间域中进行演化。试验结果平均分割准确率为93.3%,较好地从复杂背景图片中提取出病斑,为病害诊断奠定了基础。 相似文献
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多尺度融合卷积神经网络的黄瓜病害叶片图像分割方法 总被引：3，自引：3，他引：0
黄瓜病害叶片中的病斑区域分割是病害检测与类型识别的关键步骤,分割效果将直接影响病害检测和识别的精度。针对传统方法对于黄瓜病害叶片图像分割精度低和泛化能力弱等问题,提出一种基于多尺度融合卷积神经网络(Multi-ScaleFusionConvolutionalNeuralNetworks,MSF-CNNs)的黄瓜病害叶片分割方法。MSF-CNNs由编码网络(EncoderNetworks,ENs)和解码网络(DecoderNetworks,DNs)两部分组成,其中ENs为一个多尺度卷积神经网络组成,用于提取病害叶片图像的多尺度信息;DNs基于九点双线性插值算法,用于恢复输入图像的尺寸和分辨率。在MSF-CNNs模型训练的过程中,使用一种渐进微调的迁移学习方法加速模型的训练,提高模型的分割精度。在复杂背景下的作物病害叶片图像数据库上进行病害叶片图像分割试验,并与现有的分割方法全卷积网络(FullyConvolutional Networks,FCNs)、Seg Net、U-Net、Dense Net进行比较。结果表明,该MSF-CNNs能够满足复杂环境下的黄瓜病害叶片图像分割需求,像素分类精度为92.38%、平均分割准确率为93.12%、平均交并比为91.36%、频率加权交并比为89.76%。与FCNs、Seg Net、U-Net、Dense Net相比较,MSF-CNNs的平均分割精度分别提高了13.00%、10.74%、10.40%、10.08%和6.40%。使用渐进学习训练方式后,训练时间缩短了0.9 h。该方法为进一步的黄瓜病害检测和识别方法研究提供了参考。 相似文献
3.
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
4.
基于高斯分布的改进C-V模型植物病斑彩色图像分割 总被引：1，自引：1，他引：0
为了使C-V模型能够准确快速分割植物病斑图像,该文引入高斯混合模型来构建C-V模型,针对基于加权颜色信息的C-V模型处理时间长,R、G、B通道能量系数难确定等问题,结合高斯混合模型和C-V模型对病叶图像进行分割。先选中病斑区域中一点,以其3×3邻域像素均值作为C-V模型中曲线的内部能量均值;利用高斯混合模型对病斑图像建模,并采用高斯混合模型先验概率初始化C-V模型的水平集函数;最后分别以图像R、G、B通道中目标和背景像素均值的比例作为3个通道的权值,演化水平集函数的分割曲线。试验结果表明,该方法能够有效地分割出植物病斑,并在分割性能上优于基于加权颜色信息的C-V模型及传统C-V模型。本文的研究结果可为植物病斑分割提供参考。 相似文献
5.
针对水稻栽培和遗传育种研究中单分蘖性状高通量无损提取的实际需求,该研究提出了一种基于沙漏网络模型的单分蘖水稻关键点预测和骨架提取方法。首先,对原始图像进行批量裁剪、gamma校正和锐化卷积等预处理,获取单色背景下的水稻单分蘖图像数据集;设计水稻单分蘖各器官关键点数据标注策略,构建监督数据集。然后,构建堆叠沙漏网络架构实现叶片数固定和不固定的水稻关键点检测,引入沙漏结构整合图像的多尺度特征,结合中间监督机制整合不同沙漏模块信息。叶片数一致的情况,模型预测准确率最高可达96.48%;叶片数不一致的情况,预测准确率达到82.09%。最后,根据预测关键点及其对应的语义信息连接形成植株骨架,选取茎秆长、叶片长、穗长、叶片-茎秆夹角和茎节点位置5个表型参数对生成骨架模型的实际意义进行评估,其均方根误差依次为5.82 cm、3.09 cm、1.71 cm、3.22°和2.04 cm,证明了该方法能较好地识别水稻单分蘖关键点,为水稻骨架提取提供了一种新思路,有助于加快水稻育种速度。 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
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基于Mean-shift和提升小波变换的棉花叶片边缘的图像检测 总被引：2，自引：2，他引：0
该文提出了一种基于Mean-shift和提升小波变换的具有复杂背景的棉花叶片边缘检测算法。该方法首先用Mean-shift算法对彩色图像进行平滑,然后对平滑后的图像进行提升小波变换,以将平滑后的图像进行灰度增强。最后基于Canny算子对图像进行边缘检测。该算法能有效减少非边缘噪声,并且能够有效提取相互重叠叶片的边缘。与传统边缘检测方法边缘检测结果进行对比,该方法能够更加鲁棒地提取复杂背景下的重叠叶片边缘,其有效性和准确性是很明显的。 相似文献
8.
基于图像的植物叶面积无损测量方法研究 总被引：10，自引：7，他引：3
为了研究植物的生长规律,应用计算机视觉技术对大豆叶片实现无损测量.该项研究针对大豆叶面积无损测量中校正图像和去除叶片纹理特征等问题上,提出了基于双线性映射的无损测量法.无损测量有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响,试验验证该方法能很好地校正叶片图像,提取叶片的有效面积,并去除植物纹理斑点的影响,应用该方法校正叶片图像,精度可达99%以上.采用计算机视觉技术测量叶面积,具有简单、准确、方便快捷的特点,这对数字农业的植物信息快速采集和利用具有重要的意义. 相似文献
9.
高光谱图像技术诊断温室黄瓜病害的方法 总被引：6，自引：3，他引：3
利用高光谱图像技术研究了诊断温室黄瓜病害的方法,以提高诊断的准确性和效率。试验以黄瓜霜霉病、白粉病为研究对象,利用高光谱图像采集系统获取黄瓜病叶的高光谱图像数据,在450～900 nm范围内的高光谱图像数据中,选出特征波长下的图像;然后,对该图像进行去除噪声的滤波处理,并提取黄瓜病叶的色度矩纹理特征向量;最后采用支持向量机分类方法对黄瓜病害进行诊断。研究结果表明,采用高光谱图像新技术与线性核函数对黄瓜霜霉病、白粉病的正确诊断率达100%,采用高光谱图像技术可以实现对温室黄瓜病害进行快速、精确的分类诊断。 相似文献
10.
基于病斑形状和神经网络的黄瓜病害识别 总被引：11，自引：9，他引：2
为了研究基于图像处理的黄瓜病害识别方法,试验中采集了黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片进行图像研究。在黄瓜病斑的图像分割方面,尝试了边缘检测法和最大类间方差法进行图像处理。边缘检测法提取出来的病态部位轮廓不是很完整,而利用最大类间方差法的图像分割效果较好。试验中提取了10个形状特征,选取黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片的各50个样本,其中每个病害的前30个样本,共计60个样本作为训练样本输入神经网络,对2种黄瓜病害叶片的后20个样本,共计40个样本进行测试,正确识别率达到了100%,说明通过病斑形状和神经网络进行黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病的识别是可行的。 相似文献
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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
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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
13.
为了在田间开放环境中有效分割叶片损伤区域,该文结合Canny算子良好的边缘提取能力和叶片局部颜色变化相对较小的特征,提出基于块标记的叶片损伤区域分割方法,用于评价叶片损伤程度。使用Android系统手机在晴天大田开放环境中采集木耳菜、西红柿、黄瓜、茄子、桃、彩椒和蛾眉豆7种常见农作物叶片图像,在阴天采集丝瓜、葫芦、甜瓜、茄子和黄瓜5种叶片图像,然后进行分割。该分割算法在晴天和阴天总体的平均正确分类率为97.5%,平均错误分类率为0.3%,并且有较好的目标一致性和边缘清晰度。应用系统对叶片损伤程度的评价结果与手工分割比较,在晴天和阴天采集图像上的平均误差分别为2.340%和1.475%,可较好地应用于晴天和阴天环境。该方法可探索应用于田间植物叶片损伤程度评价。 相似文献
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为了监测温室黄瓜叶片湿润情况以计算叶片湿润时间并用于病害预警,利用K-均值聚类算法实现黄瓜叶片的水滴荧光图像分割。选择人工气候室培育的健康且洁净的黄瓜叶片作为试验试材,采用移液枪向叶面、叶缘部位上滴水,模拟不同的叶片湿润情形,使用荧光成像仪蓝光镜头在白天（07：00）和夜晚（18：00）分别采集图像。应用 K-均值聚类算法在L*a*b颜色空间对水滴图像进行分割,首先要将原始图像由RGB颜色空间转换到L*a*b颜色空间,然后在在L*a*b颜色空间中利用a*b*二维数据空间的颜色差异,以欧式距离度量像素间的相似度,使用K均值对图像进行聚类,聚类得到的图像灰度化后进一步用数学形态学中的开闭交替滤波方法进行校正,最终完成图像分割。利用该方法对10幅含有不同水滴数量的黄瓜叶片荧光图像进行分割,为了验证该方法的有效性,分别采用基于H分量直方图分割算法、主动轮廓即C_V模型分割方法、融合K均值聚类和Ncut算法作对比试验。试验结果表明,该方法的平均匹配率、误分率相较于其他3种方法有明显的优势,平均匹配率为81.27%、平均误分率为9.57%,较之于其他3种方法,平均匹配率分别提高了44.11、11.50、10.90百分点,平均误分率分别降低了23.03、5.47和5.05百分点。该方法能够较为准确地将水滴从图像中分割出来,这为用计算机器视觉的方法监测黄瓜叶片的润湿时间提供了新的思路。 相似文献