作物病害图像形状特征提取研究

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1、2015年1月农机化研究第1期作物病害图像形状特征提取研究11112毋媛媛，刁智华，王会丹，赵明珍，魏伟(1．郑州轻工业学院电气信息工程学院，郑州450002;2．中国人民银行郑州中心支行，郑州450040)摘要:形状特征是作物病害图像识别的重要依据之一。为了解决形状特征平移、尺度和旋转变换不变性问题，笔者将不变矩理论引入作物病害图像形状特征提取中，将7个Hu不变矩参数定义为形状特征，并引入新的参数，对作物病害图像进行形状特征提取研究。通过主成分分析和统计分析方法验证，得到适合两种作物病害识别的形状特征，并将其应用到作物病害智能识

2、别系统中。实验结果表明:系统识别率较高，能够满足实际应用需求。关键词:形状特征;特征提取;作物病害;不变距;主成分分析中图分类号:TP391．41文献标识码:A文章编号:1003－188X(2015)01－0064－04DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2015.01.015点，提取了病斑区域的宽度、矩形度和圆度，用于病害0引言［6］病斑的分离。杨福增等根据茶叶嫩芽的形状特征，随着科技的发展和计算机图像处理技术的提高，检测茶叶嫩芽的边缘，并用于嫩芽的识别。然而，上将图像处理与模式识别技术应用于作物病害的诊断述研究基

3、本没有考虑平移、尺度、旋转变换不变性的和识别，已经成为共识。特征提取是图像处理与模式问题，存在一定的缺陷。识别的一个关键研究课题，可以将处于高维空间的样本文将不变矩理论引入作物病害图像形状特征提本通过映射或变换的方式转换到低维空间，达到降维取中，并将7个Hu不变矩参数作为形状参数，对作物［1］的目的。在作物病害方面，形状是描述图像的重要病害图像进行形状特征的提取，得到一个包括12个特征，它是一种局部特征，描述了其在局部区域的几形状特征的子集，并将其应用到作物病害智能识别系何性质。由于从不同视觉获取的图像中目标形状可统中，取得了较高

4、的识别效率。能会涉及大的差别，为准确进行形状匹配，需要解决1形状特征提取平移、尺度、旋转变换不变性的问题。近年来在农业领域中，一些研究人员对图像形状形状是描述图像的一个重要特征。首先，形状常特征提取进行了相关研究，取得了一定的成果。陈佳与目标联系在一起，有一定的语义含义，因而形状特［2］娟等根据棉花叶片的空洞及叶片边缘的残缺，提取征可以看作是比颜色纹理要高层一些的特征。另外，了链的长度、链码面积以及形状因子、迂曲度、不规整从本质上看，形状的表达比对颜色或纹理的表达要复度等形状特征，来测定棉花虫害的受害程度。谢国俊杂得多。其次，目标

5、形状的描述是一个非常复杂的问［3］等提出了一种基于多方位视觉系统的果实形状特题，事实上，至今还没有找到形状的确切数学定义，包［4］征提取算法，用于智能瓜果精选分级。蔡健荣等采括几何的、统计的或形态学的测量，使之能与人的感用遗传算法得到描述柑桔形状的最佳拟合椭圆参数。觉相一致。人对形状的感觉是一个视网膜感受与人［5］赵进辉等根据甘蔗苗期赤腐病和环斑病图像的特关于现实世界的知识之间综合的结果。从不同视觉获取的图像中目标形状可能会涉及大的差别，为准确收稿日期:2014－01－21进行形状匹配，需要解决平移、尺度、旋转变换不变性基金项目:

6、国家农业智能装备工程技术研究中心开放基金项目(KFZN2012W12－012);河南省科技厅重点科技攻关项目的问题。(132102110150);郑州市科技局普通科技攻关项目1．1不变距(131PPTGG411－13);郑州轻工业学院校博士基金项目(2011BSJJ006)不变矩是图像的一种统计特征，满足平移、旋转作者简介:毋媛媛(1982－)，女，河南商丘人，讲师，博士，(E－mail)和尺度不变性，在图像识别领域得到了广泛运用。用wyuanyuan82@163．com。于描述形状的不变矩有算术不变矩、Zerrnike矩及通讯作

7、者:刁智华(1982－)，男，河南夏邑人，副教授，博士，(E－［7］mail)diaozhua@163．com。Legendre矩等。·64·2015年1月农机化研究第1期对于积分区域S，给定二维连续函数f(x，y)，其展和挤压变化不变。另外，前6个归一化中心矩对旋(p+q)阶矩定义为转不变，而第7个对扭曲也不变。pq虽然这7个不变矩能很好地描述形状特征，但当mpq=xyf(x，y)dxdy图像数据库较大时，仅7个标量来进行图像特征提取p，q=0，1，2…(1)远远不够。因为它们自身所携带的信息是非常有限如果数字图像函数f(x，

8、y)是分段连续的，并且在的，所以通常需要和其他常规的全局形状特征结合起xy平面的有限部分中有非0值，则可以证明它的各阶来，才能很好地描述物体的实际形状特性。矩存在，并且矩序列mpq唯一地被f(x，y)所确定;反1．2形状特征定义之，mpq也唯一地确