《試析黃瓜病害圖像處理與識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文黃瓜病害圖像處理與識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用研究姓名：司秀麗申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：農(nóng)業(yè)機(jī)械化工程指導(dǎo)教師：袁洪印20060501黃瓜病害圖像處理與識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用研究摘要隨著計(jì)算機(jī)硬件成本的下降、CPO運(yùn)算速度的提高、計(jì)算機(jī)處理能力的增強(qiáng)以及圖像處理與識(shí)別技術(shù)本身的專業(yè)化發(fā)展，數(shù)字圖像處理與識(shí)別技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用越來越廣泛，并將成為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化與自動(dòng)化的重要技術(shù)力量。本論文以計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)為重要技術(shù)手段，綜合運(yùn)用圖像處理、植物生理學(xué)、色度學(xué)、模式識(shí)別等方面的知識(shí)，研究利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)進(jìn)行黃瓜霜霉病的病害識(shí)別與診斷。只有正確識(shí)別病害，才能對(duì)癥下藥，減少生產(chǎn)損

2、失，增加農(nóng)民收入。要達(dá)到對(duì)各種病癥準(zhǔn)確無誤的識(shí)別，必須利用計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)，并研制出應(yīng)用軟件，以克服人的視覺系統(tǒng)的觀察誤差。本論文研究?jī)?nèi)容包括以下四個(gè)部分：一、病害樣本圖像采集在領(lǐng)域?qū)＜矣糜谶M(jìn)行科學(xué)研究的黃瓜生產(chǎn)田霜霉病實(shí)驗(yàn)區(qū)，進(jìn)行黃瓜苗期與成株期病害樣本的采集。根據(jù)病害葉片的采樣要求，利用光照系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)圖像處理裝置進(jìn)行病害樣本的圖像采集。二、病害圖像的預(yù)處理無論采用何種裝置，采集到的圖像往往不能令人滿意，必須對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理以改善圖像質(zhì)量。本研究首先從選擇圖像的背景入手，選擇白色作為病害圖像的背景；再通過閾值處理把葉片圖像從背景中分離出來；對(duì)黃瓜病害圖像進(jìn)行平滑處理以

3、去除噪聲；為了有效提取黃瓜霜霉病的病斑形狀，采用了微分變換來對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。為下一步圖像識(shí)別打下良好基礎(chǔ)。三、病害的識(shí)別與診斷綜合應(yīng)用顏色、紋理、病斑形狀三方面的特征參數(shù)，對(duì)病害進(jìn)行識(shí)別和診斷。比較幾種常見的色度學(xué)系統(tǒng)特點(diǎn)，進(jìn)行顏色特征參數(shù)的提?。环謩e利用灰度共生矩陣和小波變換法對(duì)圖像的紋理特征進(jìn)行研究；對(duì)病害葉片病斑部位進(jìn)行形狀特征參數(shù)的提取。建立識(shí)別病害葉片的識(shí)別模型，構(gòu)建了模式識(shí)別分類器；引入隸屬度原則識(shí)別法進(jìn)行模糊識(shí)別。根據(jù)黃瓜霜霉病病斑形狀呈不規(guī)則的多角形這一典型特征，對(duì)黃瓜霜霉病進(jìn)行識(shí)別，取得了較好的效果。四、計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別軟件系統(tǒng)開發(fā)與試驗(yàn)修證以vc++6

4、．0作為軟件開發(fā)工具，編寫圖像處理程序代碼，最終形成適用的圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)。結(jié)合黃瓜生K過程，分苗期和成株期兩個(gè)階段分別進(jìn)行樣本采集。按照采樣時(shí)間先后順序，將苗期的同一葉片按照標(biāo)簽分苗期l、苗期2、苗期3三個(gè)時(shí)間進(jìn)行采樣，對(duì)于成株期的同一葉片分成株期1、成株期2、成株期3、成株期4分別進(jìn)行采樣。在葉片采集過程中，由專業(yè)人員對(duì)黃瓜葉片進(jìn)行檢測(cè)，再將采集到的黃瓜葉片圖像進(jìn)行處理與識(shí)別。觀測(cè)結(jié)果與人工識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，修正軟件系統(tǒng)。通過運(yùn)用上述的圖像處理方法，實(shí)現(xiàn)了黃瓜病害的識(shí)別。系統(tǒng)識(shí)別結(jié)果與人工識(shí)別結(jié)果相比，準(zhǔn)確度最低為75．61％，最高為92．453％，平均為87．324％。本

5、研究為計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在作物病害識(shí)別方面的應(yīng)用研究提供了經(jīng)驗(yàn)。關(guān)鍵詞：圖像處理，黃瓜，病害，顏色，紋理，識(shí)別lIAStudyofImageProcessingandIdentifyingTechnologyonCucumberDiseaseAbstractAlongwithdescendingofhardwarecostandincreasingofCPUspeed，andtheincreasingabilityofcomputerprocess，aswellasdevelopingofspecializationofimageprocessingandidentifyingt

6、echnology，thistechnologyismoreandmoreimportantinthewayofagriculturalapplication，andisavitaltechnologyofachievingagriculturalinformationandautomatizationaswell．Themainpurposeofthispaperistoidentifyanddiagnosethecucumber’sdownymildewintellectivelybycomputerimageprocesstechnology．Itinvolvesinkno

7、wledgesuchasimageprocess．plantphysiology．chroma,patternidentifyetc．Wecan’tsuittheremedytothediseaseandreducethelosinguntilidentifycorrectly．Becauseitisn’tenoughjustcountonhuman’svisualsystem，weshoulddevelopsuchakindofsoftware．Themaincontentso