基于图像处理技术的黄瓜叶部病害识别诊断系统.pdf

《基于图像处理技术的黄瓜叶部病害识别诊断系统.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、2014年9月农机化研究第9期基于图像处理技术的黄瓜叶部病害识别诊断系统张芳，付立思(沈阳农业大学，沈阳110866)摘要：主要研究了基于图像处理技术的黄瓜叶部病害识别诊断系统。该系统主要包括图像预处理模块、图像分割模块、图像特征提取模块及图像模式识别模块等。同时，对关键模块中的复杂背景下的图像分割及支持向量机的模式识别方式作了比较详细的介绍。实践表明，该系统能方便、快速地识别黄瓜各类病害，具有较好地推广性和应用价值。关键词：图像处理技术；黄瓜；病害；诊断系统中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1003-188X(2014)09—0213—03叶部

2、病害图片，这些都为系统的实现奠定了良好的基0引言础。我国地域辽阔，设施园艺作物的种类及其品种很1．2系统设计环境多。由于生态环境复杂多样，导致作物生成的病害种1．2．1计算机硬件系统类十分繁多。在园艺作物中，黄瓜在栽培面积、品种、在进行黄瓜病害图像处理与识别时，需要占用较数量上都很多，病害一直是制约着黄瓜生产的主要因大的存储空间。本系统的计算机硬件配置为：Intel素。以往诊断病害通常采用传统的经验定性诊断方(R)Core(TM)i3—2130CPU@3．4GHz，4．OOGB的法，时间较长，往往错过防治时期，每年都造成很大的内存，Intel(R)HDGraphi

3、csFamily显卡。经济损失。另外，过量或不合理施用农药导致农产品1．2．2计算机软件环境质量下降，危害人类的食物安全和健康。因此，能够要在短时间内处理完大量的植物病害图像数据，及时正确地识别黄瓜病害具有重要的社会、经济意必须选择一种功能强大、高效的图像处理软件开发平义。台。MathWorks公司开发的MatLab是一款适合专业本文以图像处理技术为主要手段，采用Mat—人士解决专业问题的开发软件，其强大的功能越来越Lab2008作为开发工具，建立了黄瓜叶部病害的识别被人们所接受，而且应用领域也在不断扩大，它的开诊断系统。该系统能够缩短黄瓜病害的识别周期，降放性和

4、专业性恰恰可以满足这种需要。因此，选择低由于人为主观因素所产生的误差，提高判别精度，MatLab作为系统开发工具，并且利用它的GUI工具进为科学、有效地防治病害提供重要的理论依据。行界面开发，最后形成自己的图像处理软件。1研制方法2系统总体结构1．1素材采集本文研究的图像获取分为两种方式，一种是大田在辽宁省农科院、沈阳农业大学蔬菜基地及沈阳简单背景下采集的黄瓜叶部病害图片，另一种是大田市新光农场共采集常见黄瓜病害10余种，包括黄瓜复杂背景下采集的黄瓜叶部病害图片。根据采集的霜霉病、黄瓜白粉病、黄瓜细菌性角斑病等。采集的图像方式不同，开始对图像进行处理。主要分为4大

5、素材不仅病害种类全，而且还有发病程度不同的黄瓜部分：①病害图像预处理；②病害图像分割；③病害图像的特征提取；④病害图像的模式识别和诊断。收稿日期：2013—09—13黄瓜病害诊断系统的结构如图1所示。基金项目：辽省科学事业公益研究基金项目(2012005015)；辽宁省博士后集聚工程项目(2011921012)3系统功能作者简介：张芳(1976一)，女，辽宁锦州人，副教授，硕士，(E—mail)lsjzflbh@163．eom。根据图像处理和识别过程中功能的不同，将本系通讯作者：付思(1964一)，男，沈阳人，教授，博士，(E—mail)fulisi@syau．e

6、du．cn。统划分为以下几大功能模块。2014年9月农机化研究第9期练，并利用这些模型对待识别的样本进行识别与分类。3．5数据维护模块系统中设置的数据维护模块，可以方便用户对已有的黄瓜病害数据库进行增加、修改和删除。4关键模块设计4．1复杂背景下的图像分割图像分割是进行病害图像分析、病害识别和诊断的关键部分，图像分割质量的好坏将会影响到病害图像分析与识别的结果。目前，还没有一种通用的图像分割方法，也不存在一种客观标准来判断分割是否成功。因此，应根据图像的本身特点，来选择比较恰当的图像分割方法。本文重点研究的是复杂背景下的图像分割方法。首先要将黄瓜叶片与背景分割，先

7、将土壤或杂质等非绿色物体去除，使病害图像只剩下叶片部分；将相邻重叠叶片与目标叶片组成的图像用superpixel算法进图1黄瓜病害诊断系统结构图Fig．1Systemstructurediagramofcucumberdiseasediagnosis行过分割，这样图像就被分割成近百个区域，而且各3．1图像预处理模块个区域中的色素值十分相似；把目标叶片的各个区域该模块是进行黄瓜病害识别的基础。因为所采集进行合并，然后再进行适当的形态学操作得到掩膜图的大部分图片都是复杂背景下的黄瓜叶部病害图片，像；利用掩膜图像得到所需的目标叶片图像。其次，并且在采集时受到采集时问、采

8、集环境及摄