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基于改进分水岭算法的作物病害叶片分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的标记分水岭算法在作物病斑分割过程中存在伪标记,会造成过分割,本研究在传统的标记分水岭算法基础上提出了一种改进的标记分水岭分割算法。该算法首先采用形态学进行预处理,建立形态学梯度,并对梯度图像进行开闭重建。然后对重建的梯度图像进行前景标记,并利用病斑和正常叶片的颜色差异对前景标记中的伪标记进行滤除,对修改后的前景二值化图像进行距离变换和分水岭完成背景标记。最后用强制极小值技术进行梯度修正,并用分水岭算法对其进行分割。对多幅作物叶片进行分割试验,并对比不同分水岭的分割效果,结果表明该方法得到的区域数最少,能有效提取黄瓜叶片病斑,并且抑制过分割。 相似文献
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基于Fourier描述子和LBP相结合的植物叶片识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对植物叶片的复杂性导致基于叶片植物识别的识别率较低的问题,提出一种基于Fourier描述子和局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)相结合的植物叶片识别方法。首先,利用Canny算法提取叶片的边缘图像,计算其中心-边缘距离序列的傅里叶变换,得到叶片图像的改进Fourier描述子;然后,提取叶片图像的局部二值模式特征;再利用判别典型相关分析算法将植物叶片的Fourier描述子和LBP特征进行融合,得到1个有利于分类的联合映射矩阵,由此将2类特征映射为1个低维特征向量;然后利用K-最近邻分类器进行植物识别。在公开的智能计算实验室(intelligent computing laboratory,简称ICL)叶片图像数据库上进行分类试验,识别率高达94%以上。结果表明,提出的方法是有效可行的,该研究能够为植物物种自动识别系统提供技术参考。 相似文献
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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
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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
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在黄瓜叶部病害检测中,传统方法简单但检测正确率低,难以处理多种多样的病害叶片图像,深度卷积网络的检测正确率高,但依赖于大量训练样本,训练时间长。本研究提出一种基于孪生多尺度空洞胶囊网络(Siamese multi-scale dilated capsule network, SMSDCNet)的黄瓜叶部病害检测方法,该方法整合了孪生网络、空洞卷积网络和胶囊网络的优势,将多尺度空洞卷积模块Inception引入胶囊网络,作为孪生网络的子网络,构建孪生多尺度空洞胶囊网络模型,提取多尺度判别特征,再进行矢量化处理,最后经动态路由算法得到具有空间位置信息的胶囊向量,进行病害检测与识别。SMSDCNet克服了深度卷积网络需要大量训练样本、训练时间长以及对旋转和仿射变换敏感的问题,并且克服了多尺度卷积网络训练参数较多的问题。在一个较小的黄瓜病害叶片图像数据集上进行试验,病害检测精度达90%以上。结果表明,该方法能够实现小训练样本集的黄瓜叶部病害检测,为训练样本有限情况下的作物病害检测提供了一种新方法。 相似文献