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《沈阳农业大学学报》2014,(4)
为了减少黄瓜叶部病害给农业生产者带来的损失,提高病害的识别率和精度,提出一种基于支持向量机的复杂背景下的黄瓜叶部病害的识别方法。采用K-均值聚类算法和LOG算子等理论,并提出一种基于超像素(super pixel)和形状上下文(shape context)的复杂背景下的黄瓜叶片图像分割算法,将黄瓜病害叶片从复杂背景中成功地分离出来;采用分水岭等算法将病斑从黄瓜病害叶片中分割出来;再根据病斑的特点,分别为黄瓜白粉病和霜霉病提取了颜色、形状、纹理3个方面的比较典型的特征参数;分别建立了黄瓜叶片白粉病检测器和黄瓜叶片霜霉病检测器,将黄瓜叶片病害检测器分为2部分,第1部分为病斑检测器,第2部分是根据病斑检测器的结果来进一步判断叶片是否患有某种病害。试验结果表明:对于黄瓜白粉病的识别,采用基于径向基核函数的SVM病斑检测器的结果进行黄瓜叶片白粉病检测的识别率较高(98.33%),说明采用径向基核函数的方法更适合于白粉病病斑检测器的设计;对于黄瓜霜霉病的识别,采用基于线性核函数的SVM病斑检测器的结果进行黄瓜叶片霜霉病检测的识别率较高(95%),说明采用线性核函数的方法更适合于霜霉病病斑检测器的设计。以上提出的基于支持向量机的方法能有效地进行黄瓜白粉病和霜霉病的识别。 相似文献
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[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. 相似文献
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《江苏农业科学》2016,(4)
为了提高温室番茄病害自动识别率,采用P2P无线网络摄像机定点远程监控与数码相机采集设备相结合的方法获取材料,通过分治中值滤波算法和分水岭算法分离复杂背景下的叶片并提取病斑,提取病斑特征参数并最终选择6个颜色参数、4个形状参数、3个纹理参数,改进传统的差反向传播(error back propagation,简称BP)算法,建立遗传算法优化的误差反向传播(genetic algorithm error back propagation,简称GA-BP)番茄病害识别模型。结果表明,GA-BP模型能快速有效地识别番茄叶片病害,对番茄早疫病、晚疫病、叶霉病的识别率分别达到92.50%、91.25%、95.50%。该模型解决了BP神经网络收敛速度慢、寻优不精确的问题,高效地实现了温室番茄病害的诊断。 相似文献
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《江苏农业科学》2018,(22)
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。 相似文献
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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 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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基于Fisher判别分析的玉米叶部病害图像识别 总被引：9，自引：2，他引：7
【目的】利用计算机视觉技术实现玉米叶部病害的自动识别诊断。【方法】在大田开放环境下采集病害图像样本,综合应用基于H阈值分割、迭代二值化、图像形态学运算、轮廓提取等算法处理病害图像,抽取病斑,提取病害图像的纹理、颜色、形状等特征向量,采用遗传算法优化选择出分类特征,并利用费歇尔判别法识别普通锈病、大斑病和褐斑病3种玉米叶部病害。【结果】研究中提取了墒、相关信息测度、分形维数、H值、Cb值、颜色矩、病斑面积、圆度、形状因子等28个特征向量,利用遗传算法优选出H值、颜色矩、病斑面积、形状因子等4个独立、稳定性好、分类能力强的特征向量,应用费歇尔判别分析法识别病害,准确率达到90%以上。【结论】综合运用数字图像处理技术、图像纹理、颜色、形状特征分析方法、遗传算法、费歇尔判别分析方法可以有效识别基于田间条件下采集的病害图像,为田间开放环境下实现大田作物病虫害的快速智能诊断提供借鉴。 相似文献
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为提高葡萄叶片病害图像中病斑分割性能,提出了一种基于显著性目标检测的病斑分割方法.采用显著性目标检测网络来生成葡萄病害叶片图像的显著性图,通过多种分辨率的网格结构提取图像局部和全局信息,并将它们融合成预测特征;再对病害叶片的显著性图用自适应阈值法分割出叶片上的病害区域,并用形态学方法进行后处理.结果 表明,在测试集A上... 相似文献
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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。 相似文献
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[目的]运用计算机图像处理技术对生产中的角斑病与斑疹病进行区分研究。[方法]利用计算机视觉技术对植物病变特征进行色度学研究,以颜色及纹理作为植物病害图像特征参数进行病斑图像周长、面积和形状的提取,从而进行病害图像的分类判断。[结果]以CIE1976HIS色调百分率直方图法提取色度特征参数,过程简单、有效,运算速度快,消除了叶片形状大小的影响;利用色调直方图的统计特征参数分析,其色调偏度能够显著地将不同病状区分出来。[结论]该研究认为色调偏度可作为区分角斑病与斑疹病的特征参数。 相似文献
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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。 相似文献
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黄瓜靶斑病,农户俗称"黄点病",近年来它已成为危害设施黄瓜的重要病害,给黄瓜生产带来了严重的经济损失.现将此病害的发病症状、识别方法及防治方法介绍如下:
一、发病症状
1.发病初期:在叶片上形成黄色水浸状斑点,直径约1毫米.随着病害加重,病斑直径会逐渐扩大,当扩展至1.5～2毫米时,叶片正面病斑略凹陷,病斑近圆形或稍不规则,有时因受叶脉所限而成多角形,病斑外围颜色稍深,呈黄褐色,中间颜色稍浅,呈淡黄色,故俗称之为"黄点病". 相似文献
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