《基于圖像處理技術的黃瓜葉部病害識別診斷系統(tǒng).pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在應用文檔-天天文庫。

1、2014年9月農機化研究第9期基于圖像處理技術的黃瓜葉部病害識別診斷系統(tǒng)張芳，付立思(沈陽農業(yè)大學，沈陽110866)摘要：主要研究了基于圖像處理技術的黃瓜葉部病害識別診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括圖像預處理模塊、圖像分割模塊、圖像特征提取模塊及圖像模式識別模塊等。同時，對關鍵模塊中的復雜背景下的圖像分割及支持向量機的模式識別方式作了比較詳細的介紹。實踐表明，該系統(tǒng)能方便、快速地識別黃瓜各類病害，具有較好地推廣性和應用價值。關鍵詞：圖像處理技術；黃瓜；病害；診斷系統(tǒng)中圖分類號：TP391．41文獻標識碼：A文章編號：1003-188X(2014)09—0213—03葉部

2、病害圖片，這些都為系統(tǒng)的實現奠定了良好的基0引言礎。我國地域遼闊，設施園藝作物的種類及其品種很1．2系統(tǒng)設計環(huán)境多。由于生態(tài)環(huán)境復雜多樣，導致作物生成的病害種1．2．1計算機硬件系統(tǒng)類十分繁多。在園藝作物中，黃瓜在栽培面積、品種、在進行黃瓜病害圖像處理與識別時，需要占用較數量上都很多，病害一直是制約著黃瓜生產的主要因大的存儲空間。本系統(tǒng)的計算機硬件配置為：Intel素。以往診斷病害通常采用傳統(tǒng)的經驗定性診斷方(R)Core(TM)i3—2130CPU@3．4GHz，4．OOGB的法，時間較長，往往錯過防治時期，每年都造成很大的內存，Intel(R)HDGraphi

3、csFamily顯卡。經濟損失。另外，過量或不合理施用農藥導致農產品1．2．2計算機軟件環(huán)境質量下降，危害人類的食物安全和健康。因此，能夠要在短時間內處理完大量的植物病害圖像數據，及時正確地識別黃瓜病害具有重要的社會、經濟意必須選擇一種功能強大、高效的圖像處理軟件開發(fā)平義。臺。MathWorks公司開發(fā)的MatLab是一款適合專業(yè)本文以圖像處理技術為主要手段，采用Mat—人士解決專業(yè)問題的開發(fā)軟件，其強大的功能越來越Lab2008作為開發(fā)工具，建立了黃瓜葉部病害的識別被人們所接受，而且應用領域也在不斷擴大，它的開診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠縮短黃瓜病害的識別周期，降放性和

4、專業(yè)性恰恰可以滿足這種需要。因此，選擇低由于人為主觀因素所產生的誤差，提高判別精度，MatLab作為系統(tǒng)開發(fā)工具，并且利用它的GUI工具進為科學、有效地防治病害提供重要的理論依據。行界面開發(fā)，最后形成自己的圖像處理軟件。1研制方法2系統(tǒng)總體結構1．1素材采集本文研究的圖像獲取分為兩種方式，一種是大田在遼寧省農科院、沈陽農業(yè)大學蔬菜基地及沈陽簡單背景下采集的黃瓜葉部病害圖片，另一種是大田市新光農場共采集常見黃瓜病害10余種，包括黃瓜復雜背景下采集的黃瓜葉部病害圖片。根據采集的霜霉病、黃瓜白粉病、黃瓜細菌性角斑病等。采集的圖像方式不同，開始對圖像進行處理。主要分為4大

5、素材不僅病害種類全，而且還有發(fā)病程度不同的黃瓜部分：①病害圖像預處理；②病害圖像分割；③病害圖像的特征提取；④病害圖像的模式識別和診斷。收稿日期：2013—09—13黃瓜病害診斷系統(tǒng)的結構如圖1所示?；痦椖浚哼|省科學事業(yè)公益研究基金項目(2012005015)；遼寧省博士后集聚工程項目(2011921012)3系統(tǒng)功能作者簡介：張芳(1976一)，女，遼寧錦州人，副教授，碩士，(E—mail)lsjzflbh@163．eom。根據圖像處理和識別過程中功能的不同，將本系通訊作者：付思(1964一)，男，沈陽人，教授，博士，(E—mail)fulisi@syau．e

6、du．cn。統(tǒng)劃分為以下幾大功能模塊。2014年9月農機化研究第9期練，并利用這些模型對待識別的樣本進行識別與分類。3．5數據維護模塊系統(tǒng)中設置的數據維護模塊，可以方便用戶對已有的黃瓜病害數據庫進行增加、修改和刪除。4關鍵模塊設計4．1復雜背景下的圖像分割圖像分割是進行病害圖像分析、病害識別和診斷的關鍵部分，圖像分割質量的好壞將會影響到病害圖像分析與識別的結果。目前，還沒有一種通用的圖像分割方法，也不存在一種客觀標準來判斷分割是否成功。因此，應根據圖像的本身特點，來選擇比較恰當的圖像分割方法。本文重點研究的是復雜背景下的圖像分割方法。首先要將黃瓜葉片與背景分割，先

7、將土壤或雜質等非綠色物體去除，使病害圖像只剩下葉片部分；將相鄰重疊葉片與目標葉片組成的圖像用superpixel算法進圖1黃瓜病害診斷系統(tǒng)結構圖Fig．1Systemstructurediagramofcucumberdiseasediagnosis行過分割，這樣圖像就被分割成近百個區(qū)域，而且各3．1圖像預處理模塊個區(qū)域中的色素值十分相似；把目標葉片的各個區(qū)域該模塊是進行黃瓜病害識別的基礎。因為所采集進行合并，然后再進行適當的形態(tài)學操作得到掩膜圖的大部分圖片都是復雜背景下的黃瓜葉部病害圖片，像；利用掩膜圖像得到所需的目標葉片圖像。其次，并且在采集時受到采集時問、采

8、集環(huán)境及攝