基于計(jì)算機(jī)圖像處理的玉米葉部病害識別系統(tǒng).pdf

1、作物病蟲草害嚴(yán)重影響作物的產(chǎn)量和品質(zhì)，針對作物病蟲草害識別自動化程度不高，識別診斷不及時(shí)間題，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對玉米生長期的葉部病害識別診斷進(jìn)行研究，以常見的玉米葉部病害為研究對象，提出可行的方法，提高診斷精度，為作物病蟲草害自動識別與診斷的相關(guān)研究提供理論依據(jù)。 根據(jù)玉米葉部病害特點(diǎn)，綜合應(yīng)用閾值法、頻率對比度增強(qiáng)法、YCbCr色彩空間對玉米葉部病害圖片進(jìn)行圖像分割，利用圖像的開閉運(yùn)算去除冗余斑點(diǎn)?；谔嵘〔ㄗ儞Q和空間灰度

2、共現(xiàn)矩陣提取紋理特征。利用小波分析的時(shí)域化特性以及提升小波的本位元算特點(diǎn)，對紋理圖像進(jìn)行提升小波分解，在對得到的高頻子圖繼續(xù)做第二層小波分解，然后以各頻率子圖的圖像熵作為圖像的紋理特征進(jìn)行紋理分類。該算法提取的特征維數(shù)較低，計(jì)算量較小，具有較強(qiáng)的紋理分析能力。將RGB顏色空間轉(zhuǎn)化到HIS顏色空間，提取顏色特征。采用并行模擬退火遺傳算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法來衡量圖像之間相似程度，以改進(jìn)距離度量法的缺陷，并用于灰斑病，褐斑病和小斑病