共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
基于自适应中心对称局部二值模式的作物病害识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于局部二值模式(LBP)算子在模式识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,针对作物病害叶片图像的特点,提出一种自适应中心对称局部二值模式(Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP)算法,并应用于作物病害识别。该算法能够得到光照和旋转不变性的纹理特征,利用模糊C均值聚类算法对病害叶片图像进行分割,再将分割后的病斑图像进行分块,然后采用自适应阈值提取每个子块的ACSLBP纹理直方图,结合作物病害叶片图像的颜色特征,利用最近邻分类器识别作物病害。在黄瓜4种常见病害叶片图像数据库上进行试验,平均识别率高达95%以上,表明该方法是有效可行的。 相似文献
2.
《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
3.
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。 相似文献
4.
5.
《山东省农业管理干部学院学报》2019,(7):33-37
为了解决模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时容易陷入局部最优和随机初始化聚类中心的问题,研究人员提出了基于改进的狮群优化和模糊C均值聚类的混合图像分割算法。该算法首先利用改进的狮群算法优化模糊C均值的目标函数,增强算法全局最佳值搜索能力,使其避免陷入局部最优,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割。实验结果表明,该方法可自适应地确定图像分割最佳类别数,能快速准确地实现图像分割。 相似文献
6.
7.
针对作物病害图像的病斑分割问题,提出一种直觉模糊C均值(Intuitional Fuzzy C-means,IFCM)聚类算法。通过引入隶属度、非隶属度和犹豫度3个参数来表示模糊集,从而定义了用来表示模糊集的模糊度的直觉模糊熵(IFE)这一概念,对传统的FCM算法进行改进,克服了FCM算法分割时计算目标函数容易陷入局部极小值,而且聚类数目需要提前设定初值的缺点。将预处理过的作物(以黄瓜为例)病害叶片图像作为研究对象采用该改进算法进行病斑图像分割,得到了很好的分割效果。与其他分割方法进行比较,结果表明该算法分割出来的作物病斑图像准确率高达94%以上,分割效果明显。 相似文献
8.
为快速、准确地分割黄瓜叶部病害图像,提出一种基于混合颜色空间的双次Otsu算法。算法根据病害图像各部分的颜色特征,首先选取原始彩色图像的R分量进行初始Otsu分割和形态学相关操作,将R分量图分割为背景类和非背景类;然后选取非背景类图像的Cr分量进行第2次Otsu操作,将非背景区域分割为正常叶子类和病斑区域类,得到最终的分割结果。将该算法应用于黄瓜靶斑病图像的分割中,并与R_Otsu算法、H_Otsu算法以及图切割算法进行比较。试验结果表明:与对比算法相比,本算法在分割精度及处理速度2方面的综合分割性能最优,错分率均值和方差分别为2.12%和0.08%,平均处理时间0.2s,算法对光照变化具有一定的鲁棒性。本研究算法可为自然光照条件下黄瓜病害图像实时、准确分割提供技术参考。 相似文献
9.
马铃薯作为世界第四大粮食作物对农业生产与经济效益具有重要影响。早、晚疫病是引起马铃薯减产的主要原因之一,如能及早发现作物病害,准确确定病害类型,对于保护作物安全和控制病害传播具有重要意义。为实现自动化诊断马铃薯病害,本研究提出了一种基于预处理、分割、特征提取和分类器分类的马铃薯病害检测自动化方法。在多时间段、不同天气环境下选择叶片形状与植株生长情况差异较大的田间拍摄马铃薯照片制作数据集,通过构建投票分类器模型对病害图像进行特征提取和高精度分类检测。首先利用Fast K-Means聚类算法对灰度图像下的马铃薯叶片进行分割,获得叶片受关注的区域;其次使用GLCM算法对受关注的区域提取11类纹理特征信息,计算4个GLCM获得单个图像88个纹理特征,并形成特征向量;最后使用投票分类模型对病害特征向量进行分类。分类模型是随机森林、支持向量机、KNN方法的组合,分类过程使用网格搜索优化分类器超参数。在10折交叉验证下,马铃薯病害分类准确率、精确率、召回率平均提高12.18、14.00、9.53百分点,综合性能提高11.90百分点。分析GLCM特征,135°方向角特征敏感性最弱,权重方面对比度特征最... 相似文献
10.
基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法.以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割.对于分割后获得的细胞核轮廓利用活动轮廓模型进行了优化,从而获得连续的细胞轮廓曲线. 相似文献
11.
12.
通过研究小麦叶部病害的症状特点及图像特点,应用K_means硬聚类算法对小麦叶部病害图像进行彩色图像分割,得到二值化分割和彩色分割,利用多重分形分析从二值化分割图像中提取病害形状特征参数,分别利用提升小波变换和脉冲耦合神经网络从彩色分割图像中提取颜色特征参数和纹理特征参数.根据提取的组合特征参数,利用学习向量量化神经网络进行小麦病害分类识别.结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达到95％以上. 相似文献
13.
14.
依据植物图像中不同目标的区域特征,应用多水平集分割算法分割植物图像.该算法能够将植物的花朵、叶片以及背景有效地分割开.与基于聚类的多尺度Ncut算法的分割效果进行比较,多水平集方法在分割效果上优于多尺度Ncut算法. 相似文献
15.
基于全卷积网络的葡萄病害叶片分割 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的]本文旨在解决不同光照和复杂背景下葡萄病害叶片图像的自动分割。[方法]使用了一种全卷积网络(FCN)的葡萄病害叶片图像的自动分割算法。该算法在结构上将传统的卷积神经网络(CNN)后3个全连接层换成3个卷积层。通过多层的卷积,对输入葡萄叶片图像的特征进行提取;通过池化层,对特征信息进行筛选,缩减特征尺寸,以达到减少网络参数的目的。再通过反卷积对特征上采样,从高维、小尺寸特征恢复到图像原始尺寸,对具有原始尺寸的特征进行逐像素分类,确定原图像中每个像素位置的标签是背景还是前景。因只经过上采样处理后的分割图像会较粗糙,故通过跳跃结构将较为粗糙的原图进行局部信息与整体信息的整合,达到对分割结果进行精细化处理的目的。[结果]本算法对葡萄病害叶片有较好的分割效果,单叶片和复杂多叶片图像的马修斯相互系数(MCC)分别为0.821和0.747,MCC平均值较对比算法提高了6.5%。[结论]本算法能够较精确地分割自然条件下成像的葡萄病害叶片图像,为后续在叶片精准分割病害区域和提取病害特征创造了良好的条件。 相似文献
16.
17.
基于图像处理的葡萄霜霉病单叶严重度自动分级方法 总被引：2，自引：2，他引：0
为了实现植物病害严重度的精确测定和自动分级,克服目前病害严重度肉眼观测存在主观随意的缺陷,以葡萄霜霉病发病叶片为研究对象,提出一种基于图像处理技术的病害单叶严重度自动分级方法。经对完整的叶部病害正投影图像进行处理,利用K_means聚类算法自动准确地将叶片区域和发病区域分别分割出来,通过像素统计的方法提取叶片和发病区域的面积特征,从而精确地计算出发病区域所占叶片总面积的百分比,并根据分级标准给出病害严重度级别。利用该方法对葡萄霜霉病样本进行测试结果表明,该方法能够精确地估计病害严重度,对葡萄霜霉病发病叶片严重度判断的准确率为93.33%。 相似文献
18.
19.
基于G-MRF模型的玉米叶斑病害图像的分割 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型的分割,目标区域的一致性和边缘的清晰方面明显好于基于阈值和Gauss模型的分割算法,其平均正确分类率达96.35%,分别较基于阈值和基于Gauss模型的分割算法高出3.75%和4.03%,差异达到显著水平。【结论】基于G-MRF模型的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病斑区域从叶片部分离,分割正确分类率达96.35%,可用于玉米叶斑类病害图像的分割。 相似文献
20.
复杂背景下黄瓜病害叶片的分割方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献