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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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通过维数约简实现特征提取是图像识别的一个重要步骤.由于同一种作物病害叶片和病斑图像的高度复杂性,在各种不同拍摄角度、位置和光照等条件下得到的图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于作物叶部病害识别.本文在判别局部保持投影(Discriminant Locality Preserving Projections,DLPP)的基础上,提出一种基于DLPP的苹果叶部病害识别方法.首先利用GrabCut算法对采集的病害叶部图像进行背景分割,然后利用分水岭算法对去背景图像进行分割,得到病斑图像;再利用DLPP将病斑图像投影到低维判别空间,得到分类特征;最后利用K-最近邻分类器进行病害类别识别.在实际苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法是有效可行的. 相似文献
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针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类。在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96%以上。 相似文献
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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
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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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《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》2017,(14)
识别苹果病害是一个重要的研究课题,该研究成果对大面积苹果病害监测具有重要意义。针对苹果常见的3种叶部病害,提出一种基于颜色特征和差直方图的苹果叶部病害识别方法。首先采用改进的mean-shift图像分割算法分割病害叶片图像的病斑,然后计算病斑的颜色特征和差直方图作为病害的分类特征。该特征不仅反映病斑图像的灰度统计信息,还反映病斑图像的空间特征和灰度的渐变度,而且对病斑图像的光照、平移、旋转具有不变性。最后利用支持向量机识别病害类型。在3种常见苹果叶部病害叶片图像数据库上的试验结果表明,该方法能够有效识别苹果常见的叶部病害,平均识别率高达96%以上。该方法为苹果病害的智能诊断系统提供了技术支撑。 相似文献
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基于深度学习和支持向量机的4种苜蓿叶部病害图像识别 总被引：3，自引：2，他引：1
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:当病斑图像尺寸归一化为32×32像素,利用归一化的特征HSV(即特征H、特征S和特征V归一化后的组合特征)构建的病害识别SVM模型最优,其训练集识别正确率为94.91%,测试集识别正确率为87.48%。本研究基于深度学习和SVM所建立的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害。 相似文献
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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