基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法   总被引：1，自引：0，他引：1  

刁智华  刁春迎  袁万宾  毋媛媛 《农业工程学报》2018,34(10):147-152

针对小麦病斑分割不准确、噪声大以及病斑边缘不清晰等问题,结合传统的作物病斑分割方法,提出一种基于改进的模糊边缘检测的图像阈值分割算法。图像预处理方面,在分析了传统模糊边缘检测缺点的同时对算法作了两个方面的改进,使用梯度倒数加权平均滤波方法去除小麦病斑噪声,然后对多层次模糊算法进行数值分层改进,增强病斑边缘信息;最后对传统的阈值分割方法进行了算法改进,采用一种改进的最大类间方差比阈值分割方法,在增强图像边缘的基础上进行阈值分割,改进阈值选取方法,在模糊增强后的小麦病斑图像上进行阈值分割提取出小麦病斑形状特征。对在大田环境下获取的小麦病害图像进行边缘增强和阈值分割试验,与传统固定阈值分割算法试验对比得出,基于改进的模糊边缘增强与阈值分割相结合的改进算法正确分割率达98.76%,相比传统固定阈值分割算法提高了8.35个百分点,漏检比增加了1.29个百分点,噪声比为1.86%,相比减少了8.36个百分点,在运算时间上减少了0.331 s,不仅突出病斑边缘信息,而且分割效率高、噪声小,可为图像分割方法的研究提供了可参考依据。  相似文献   

病害特征在作物病害识别中的应用研究综述   总被引：1，自引：0，他引：1  

刁智华  袁万宾  刁春迎  毋媛媛 《江苏农业科学》2019,47(5)

病害特征指作物在感染上病害时,在生理、形态和结构上发生病变特征,而病害识别则是利用提取出的作物病害特征来对作物进行病害识别,通常在病害形状、纹理和颜色作为识别特征的3个重要指标。将图像处理技术应用到病害特征提取识别中的研究与发展,分别从形状、颜色、纹理的特征提取出发,基于部分学习方法的病害识别,对近些年作物病害特征提取识别的应用研究进行综述,分析几种特征在病害识别研究中的优势与不足,并对病害特征在农业检测识别应用的前景进行展望。  相似文献   

精准施药机器人关键技术研究进展   总被引：2，自引：0，他引：2  

刁智华  刁春迎  魏玉泉  毋媛媛  钱晓亮  刘玉翠 《农机化研究》2017,(11):1-6

精准施药机器人是在及时获取作物病害信息的基础上,对病害部位进行准确的定量衡量,并根据其差异性采取变量施药,实现按需施药。精准施药机器人关键技术包括有针对性的作物病害识别技术、精准施药技术及自主行走技术,自主行走是基础,病害检测和精准施药是核心。根据目前的研究进展,综合阐述了精准施药机器人的技术分类及应用,总结了现有技术的局限性及重点需要解决的问题,并提出了未来精准施药机器人的发展方向。  相似文献