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为了实现作物病害的计算机识别,提出了一种基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法。通过病害图像增强处理,采用基于HIS颜色空间的H分量与大津法(Otsu)结合对病斑图像自动分割,自动提取病斑的特征参数;运用双编码遗传算法优化病斑特征子集,并对其赋予权重,底层构建一对一投票策略的支持向量机分类识别作物病害的方法和途径。应用该方法对烟草病害中多种容易混淆的病害进行实验,结果表明:该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,在同等条件下,特征向量减少了38%,而正确率却提高了6.29%,具有一定的有效性和实用价值。 相似文献
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基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统 总被引：8，自引：0，他引：8
为进一步提高温室黄瓜霜霉病诊断的准确率,构建了一个基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统。针对温室黄瓜栽培现场采集的病害图像,采用基于条件随机场(Conditional random fields,CRF)的图像分割方法进行病斑图像分割,并采用决策树模型扩展一元势函数,提高病斑图像分割的准确性;将分割后的病斑图像转换到HSV颜色空间并提取其颜色、纹理和形状等25个特征,利用粗糙集方法进行特征选择与优化;构建了基于径向基核函数的SVM分类器,准确地识别与诊断温室黄瓜霜霉病。系统试验验证结果表明,该系统采用的病斑分割方法,能够克服复杂背景和光照条件的影响,准确地提取病斑图像;采用粗糙集方法能够有效地选择分类特征,将25个初始特征减少到12个,提高了运行效率;黄瓜霜霉病识别准确率达到90%,能够满足设施蔬菜叶部病害诊断的需求。 相似文献
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基于鸡头特征的病鸡识别方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
健康黄羽鸡鸡冠鲜红、纹理均匀,鸡眼圆润有神,病鸡鸡冠萎缩变色、鸡眼半闭或全闭。本文提出了一种基于鸡冠及鸡眼构成的鸡头特征信息的病鸡识别方法。首先通过R、G、B分量色差信息去除背景,分析鸡身和鸡冠样本区域H分量分布特点,提取H分量分割阈值分割黄羽鸡。再利用H分量进行阈值分割得到黄羽鸡和鸡冠鸡垂。提出一种利用鸡冠和鸡垂轮廓上两点距离小于阈值的鸡头合并算法,再通过修正算法识别鸡头。在鸡头中,分别提取鸡眼瞳孔轮廓并获取形状几何特征,提取鸡冠的H分量共生矩阵特征,构成基于鸡头特征,采用ARA特征选择算法获得病鸡特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行训练分类。实验结果表明,病鸡识别正确率为92.5%,表明利用机器视觉获取鸡头特征进行病鸡识别具有可行性和研究价值。 相似文献
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基于GrabCut算法的玉米病害图像识别方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
GrabCut算法是一种交互式操作少、分割精度高的图像分割方法,但是对于前背景颜色相近或低对比度的区域时难以准确分割前景区域。鉴于此,在实现GrabCut算法的自动分割的基础上,融合基于显著性的SLIC算法来对玉米病害图像进行更好的目标识别和图像分割。以玉米小斑病、大斑病和灰斑病三种病害的图像作为样本,采用融合显著信息的GrabCut算法与相同样本数量和条件下的One-Cut算法和SLIC算法进行试验和对比分析。试验表明,同其他两种算法相比,本文算法对于试验中玉米的三种病害具有更好的分割精度,对于玉米的叶鞘、茎和叶片部分的图像丢失率能够保持在1%以下,分别为0.899%、0.229%和0.914%,对于玉米病害部分能够进行有效地提取,具有较好的分割效果,对于玉米小斑病、大斑病和灰斑病的识别率上能够达到91.67%、86.36%和72.00%,同时通过训练模式进行验证,识别率分别能够达到87.2%、82.4%和83.6%,拒识率分别为4.5%、6.7%和6.3%。 相似文献
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马铃薯典型病害图像自适应特征融合与快速识别 总被引：3，自引：0，他引：3
针对自然条件下马铃薯典型病害区域定位和识别难的问题,提出了一种马铃薯典型病害图像的自适应特征融合与快速识别方法。该方法利用K-means、Hough变换与超像素算法定位叶片,结合二维Otsu与形态学法分割病斑区域,通过病斑图像颜色、形状、纹理的自适应主成分分析(PCA)特征加权融合,进行支持向量机(SVM)病害识别。对3类马铃薯典型病害图像进行识别试验,结果表明:SVM识别模型下,自适应特征融合方法相比PCA降维、特征排序选择等传统自适应方法,平均识别率至少提高了1.8个百分点;13个自适应融合特征下,识别方法平均识别率为95.2%,比人工神经网络、贝叶斯分类器提高了3.8个百分点和8.5个百分点,运行时间为0.600 s,比人工神经网络缩短3 s,可有效保证识别精度,大大加快了识别速度。 相似文献
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为了提取到更加准确、丰富的叶片病斑的颜色特征和空间特征,解决病害严重程度细粒度分类粗糙、识别准确率低等问题,提出一种融合颜色掩膜网络和自注意力机制(Fusion color mask and self-attention network, FCMSAN)的病害识别方法。FCMSAN由颜色掩膜网络(Color mask network,CMN)和融合通道自适应的自注意力网络(Channel adaptive self-attention network, CASAN)构成。CMN通过学习叶片病斑颜色区域信息提高模型提取颜色特征的能力;CASAN能够提取全局范围内的病斑特征,同时加入病斑的位置特征和通道自适应特征,可以精确、全面定位叶片病斑区域。最后通过特征转换融合模块（Transfer fusion layer,TFL）将CMN和CASAN进行融合。经实验证明,FCMSAN在61类农作物病虫害细粒度识别中,Top-1的分类准确率达到87.97%,平均F1值达到84.48%。最后通过可视化分析,验证了本文方法在病害识别中的有效性。 相似文献
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针对植物病斑图像背景复杂且分割难问题,提出一种基于水平集和加权颜色信息的C-V模型.借助水平集方法对病斑图像的R、G、B分量图像颜色信息取加权值,以差分图像能量作为能量函数最终值,以适应不同的病害种类.试验结果表明,经过R、G、B加权的黄瓜红粉病病斑图像使用4R-G图像模型、苹果锈病病斑图像使用3R-G-B图像模型自动分割的效果较好,比传统C-V模型分割性能好,抗噪性好,可扩展性好. 相似文献
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复杂背景黄瓜叶部病害图像分割方法 总被引：6，自引：0，他引：6
针对具有复杂背景的黄瓜病害图像,设计了一种图像分割方法。该方法首先结合超G和OTSU方法去除彩色图像中的大部分背景,尽可能保留图像中的绿色部分信息;然后根据病害图像RGB模型中红色分量自动建立数据项,并且设定相邻像素间红色分量差值的函数作为平滑项,以上述数据项和平滑项构建基于阈值预处理的图切割算法。利用该方法对4种黄瓜病害（霜霉病、白粉病、靶斑病和炭疽病）彩色图像进行分割。结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中提取出来,算法的平均正确识别率达到90%以上;平均运行速度为2.12 s,能够满足实时图像分割的要求。 相似文献
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基于色差信息多色彩模型的黄羽鸡快速分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
快速准确分割出复杂背景下的鸡只图像,是应用机器视觉系统快速识别实际饲养环境下病鸡的关键步骤。以某鸡舍散养的黄羽肉鸡为分割目标,提出了一种基于色差信息的多色彩模型鸡只分割方法。首先对200幅自然环境下拍摄的图像在常用的色彩模型下,分析了鸡冠、鸡身羽毛、鸡肚羽毛以及背景的颜色特征,利用背景在RGB色彩模型的R、G、B三分量色差信息特征进行一次分割,去除大部分的背景,然后转换到HSV色彩模型,获取黄羽鸡不同部位的H分量阈值,再由H阈值范围提取鸡身、鸡冠实现二次分割,最终得到分割目标。实验结果表明所提方法实际分割正确率为86.3%,优于L*a*b*色彩模型聚类的78.4%。所提方法复杂度小,运算时间短,适用于实时分割场合。 相似文献
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综合运用图像处理和模糊识别技术,以黄瓜病害为研究对象,进行黄瓜霜霉病自动识别的试验研究。在自然光条件下拍摄黄瓜叶片图像作为实验数据,为减少干扰因素对病害特征的不利影响,对原始图像做预处理,并把病斑分离出来;在农业植保专家的指导下,分析了黄瓜霜霉病病害的典型特征,从病斑形状、纹理和颜色三方面提取了16个特征参数;对黄瓜霜霉病叶片图像进行有监督的样本训练,得到黄瓜霜霉病害的标准特征模式,再对待测样本进行模糊聚类测试,平均识别准确率为95.28%。试验结果表明,该方法对于黄瓜霜霉病的识别效果较好。 相似文献
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基于无人机遥感影像的收获期后残膜识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对人工评估农田残膜劳动强度高、效率低等问题,以及收获期后残膜识别困难的问题,提出了一种基于颜色特征的残膜识别方法。为了克服光照对残膜识别精度的影响,首先分析了阳光直射区、阴影区残膜和土壤RGB与HSV颜色分量灰度差异;然后,选择最佳颜色分量进行残膜图像分割,分别对比分析了手动阈值法、迭代阈值法、最大类间方差法、最大熵值法、K-means均值聚类法和脉冲耦合神经网络法的分割效果,结合原始图像残膜分布特点,优选出基于脉冲耦合神经网络的分割法;结合图像形态学算法,最终提取了烟地残膜面积与分布。结果表明,B分量可从背景中分割出直射区残膜,但不能分割阴影区残膜; S分量可从背景中分割出直射区和阴影区残膜;基于S分量的脉冲耦合神经网络分割法效果最佳,利用该方法对不同时期的农田残膜进行识别,6叶期、烟叶收获后、烟杆拔除后和冬季空闲期的识别率分别为96.99%、69.47%、93.55%和88.95%,地膜覆盖周期的平均识别率为87.49%。本文方法可快速准确地识别出秋后的农田残膜,提供残膜时空分布信息及变化特征,可为农田环境健康评估提供决策依据。 相似文献
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基于SVM的小麦叶部病害识别方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了准确识别小麦叶部常见病害,为小麦病情诊断和发展状况判断提供科学依据,设计并实现了一种基于SVM(Support Vector Machine)的小麦叶部常见病害识别方法。该方法可以实现对小麦白粉病、条锈病和叶锈病的准确识别。首先,基于中值滤波法和K均值聚类算法,实现了图像的去噪及病斑分割;然后,提取了病斑区域形状特征和纹理特征;最后,利用SVM算法对小麦叶部病害进行了分类识别。随机试验结果表明,利用所提取的特征可以有效地实现小麦叶部常见病害的识别,基于形状特征的综合识别率可达99.33%;利用SVM算法进行小麦病害叶片识别是有效的、可行的。该方法对于农作物病害智能识别的推广具有较好的借鉴意义。 相似文献