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基于Android的苹果叶部病害识别系统设计 总被引：2，自引：0，他引：2
《河北农业大学学报》2015,(6)
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。 相似文献
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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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《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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为病害远程诊治提供手段,以黄瓜霜霉病为例,进行快速提取黄瓜病害图像的特征值研究。采用最大类间方差法(Otsu算法)利用阈值分割,处理时间均少于1秒,中值滤波算法提高了黄瓜病害自动识别的速度。综合应用颜色特征、纹理特征两方面的特征参数,增加其准确率。根据误差反向传播(BP)算法设计了适合黄瓜病害识别网络,对黄瓜病害具有较好的分类识别效果。经过矩阵工厂(matlab)仿真试验,并与有经验的菜农人工识别结果作比较,利用BP神经网络对黄瓜病害的平均识别率达到90%。 相似文献
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遗传算法改进的KSW熵法计算黄瓜叶部角斑病密度 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]去除复杂背景影响,提高角斑病病斑分割精度和速度。[方法]首先对预处理后的b*通道图像采用大津法进行初分割,去除大部分背景和噪声。再对目标部位的灰度图,用基于遗传算法改进的KSW熵阈值分割法进行二次分割,得到病斑的二值图像,并计算病斑面积,最后与叶片面积做比得到病斑密度。[结果]该方法计算的病斑密度与方格板手动计算的结果的绝对误差约为0.02,而病斑的分割速度提高了45%以上。[结论]该方法为黄瓜角斑病病害程度自动诊断提供技术依据。 相似文献
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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
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In order to improve the image segmentation performance of cotton leaves in natural environment, an automatic segmentation model of diseased leaf with active gradient and local information is proposed. Firstly, a segmented monotone decreasing edge composite function is proposed to accelerate the evolution of the level set curve in the gradient smooth region. Secondly, canny edge detection operator gradient is introduced into the model as the global information. In the process of the evolution of the level set function, the guidance information of the energy function is used to guide the curve evolution according to the local information of the image, and the smooth contour curve is obtained. And the main direction of the evolution of the level set curve is controlled according to the global gradient information, which effectively overcomes the local minima in the process of the evolution of the level set function. Finally, the Heaviside function is introduced into the energy function to smooth the contours of the motion and to increase the penalty function Φ(x) to calibrate the deviation of the level set function so that the level set is smooth and closed. The results showed that the model of cotton leaf edge profile curve could be obtained in the model of cotton leaf covered by bare soil, straw mulching and plastic film mulching, and the ideal edge of the ROI could be realized when the light was not uniform. In the complex background, the model can segment the leaves of the cotton with uneven illumination, shadow and weed background, and it is better to realize the ideal extraction of the edge of the blade. Compared with the Geodesic Active Contour(GAC) algorithm, Chan-Vese(C-V) algorithm and Local Binary Fitting(LBF) algorithm, it is found that the model has the advantages of segmentation accuracy and running time when processing seven kinds of cotton disease leaves images, including uneven lighting, leaf disease spot blur, adhesive diseased leaf, shadow, complex background, unclear diseased leaf edges, and staggered condition. This model can not only conduct image segmentation of cotton leaves under natural conditions, but also provide technical support for the accurate identification and diagnosis of cotton diseases. 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,所建立的方法对病斑分割性能指标马修斯相关系数(MCC)为0.625,略低于对比算法全卷积神经网络(FCN)的0.689,但在衡量泛化性能的测试集B上,所建立方法的MCC为0.338,远高于FCN的0.072, 说明所建立方法在分割精度和泛化性方面具有较好的平衡性。 相似文献
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【目的】解决棉田复杂背景下棉花叶部病害快速识别问题,为提出一种快速提取棉花植株和分割棉花叶片的方法。【方法】通过棉花植株的RGB颜色特征将植株与土壤进行分离,结合形态学处理技术和彩色分割方法,将植株的茎秆去除,保留棉花叶片部分;分别使用广度搜索分割算法、分水岭分割算法和轮廓搜索分割算法,对棉花叶片图像进行分割提取。【结果】基于广度搜索的分割算法将叶片轮廓搜索出来与原图融合分离出叶片,该算法对于图像结构简单的情况分割效果较好,通过对应的drawContours函数将每个轮廓画出,再与原图定位,将叶片的完整信息也轮廓结合,实现叶片的分离。【结论】基于距离变换的分水岭分割算法存在过分割问题,基于广度搜索分割算法与边缘检测结合对于叶片结构清楚图像分割效果显著,与轮廓搜索算法相比,后者的适用性更广,提取的轮廓层次结构也清楚,分割效果最佳。 相似文献
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Tea leaf blight (TLB) is a common tea disease seriously affecting the quality and yield of tea. An accurate estimation of TLB severity can be used to guide tea farmers to reasonably spray pesticides. This study proposes an estimation method for TLB severity in natural scene images and consists of four main steps: segmentation of the diseased leaves, area fitting of the diseased leaves, segmentation of the disease spots, and estimation of disease severity. Target leaves with TLB in the tea images are segmented by combining the U-Net network and fully connected conditional random field to reduce the influence of complex background. An ellipse restoration method is proposed to generate an elliptic mask to fit the full size of the occluded or damaged TLB leaves. The disease spot regions are segmented from the TLB leaves by a support vector machine classifier to calculate the Initial Disease Severity (IDS) index. The IDS index, color features, and texture features of the TLB leaves are inputted into the metric learning model to finally estimated disease severity. Experimental results show that the proposed method has higher estimation accuracy and stronger robustness against occluded and damaged TLB leaves compared with conventional convolution neural network methods and classical machine learning techniques.
相似文献16.
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温室植物病害图像处理技术中图像分割方法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了准确地得到植物受害病因及病种受害程度,提高温室病害防治的智能化,深入研究了植物病害图像处理中图像分割的方法。通过对温室黄瓜霜霉病和炭疽病的处理研究,探索出了新的多区域双峰法去除背景的方法,并利用边缘检测技术和阈值分割技术在正常部位和病害部位实现了图像的有效分割。 相似文献
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基于Lab颜色空间下的小麦赤霉病图像分割 总被引：3，自引：1，他引：2
针对智能识别小麦赤霉病方法中分割患病麦穗图像效果不佳的问题,运用中值滤波方法对患赤霉病麦穗图像进行降噪预处理,采用基于阈值的最大类间方差算法(OTSU)、基于聚类的k-means算法在RGB、HSV和Lab颜色空间中对小麦扬花期到黄熟期感染赤霉病的麦穗图像进行分割,提取出麦穗的病害部分。采用试验田环境下扬花期到黄熟期200张患赤霉病的麦穗图像进行分割试验,结果表明:将图像从RGB颜色空间转化为Lab颜色空间并对a分量采用最大类间方差算法(OTSU)进行分割的效果最佳,误分率仅有1.11%。 相似文献
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温室蔬菜病害智能识别图像预处理及其特征提取方法的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
采用计算机图像处理技术对温室蔬菜病害进行了智能化识别,并以黄瓜霜霉病为例研究了温室蔬菜病害智能识别图像预处理和特征提取的方法。试验选择白色作为病害叶片的背景,利用中值滤波法有效地去除了噪声的干扰,利用双峰法从背景中分离出病害图像,再对图像进行边缘检测,准确地提取了病斑的几何特征。该方法能够实现对病害图像的预处理,并且能够准确地提取病害特征。 相似文献