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1、分類(lèi)號(hào):密級(jí):$24單位代碼:10364瘩微震業(yè)太學(xué)學(xué)位論文黃瓜葉部病害圖像智能識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用ResearchandApplicationofImage—BasedIntelligentRecognitionforCucumberLeafDiseases研究指導(dǎo)教合作指導(dǎo)教師:申請(qǐng)學(xué)位門(mén)類(lèi)級(jí)別:壅堂擅答辯委員會(huì)主席:2013年12月名方學(xué)業(yè)究在專(zhuān)研所安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文摘要摘要JIIIllIJJIrrlllllIIIIIII
2、JJJJlrllJllIY2753937利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物病害診斷是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。由于農(nóng)田自然環(huán)境的復(fù)雜性,在田間現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)獲取的作物病害彩色圖像具有對(duì)比度不明顯、病斑邊緣輪廓不清晰、光照不均勻、背景復(fù)雜等特點(diǎn)。目前,利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物的病害識(shí)別研究存在圖像分割準(zhǔn)確率低,難以提取顏色/形狀/紋理特征等問(wèn)題,從而導(dǎo)致診斷結(jié)果不準(zhǔn)確。本論文針對(duì)上述問(wèn)題,重點(diǎn)研究復(fù)雜背景條件下的黃瓜病害圖像的病斑分割,
3、并提取病斑的顏色、形狀和紋理信息,經(jīng)過(guò)特征組合和優(yōu)化得到病斑的核心特征,再利用支持向量機(jī)方法進(jìn)行病害的分類(lèi)識(shí)別,最后設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了黃瓜葉部病害識(shí)別系統(tǒng)原型,為從實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)研究到大田實(shí)際應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。本論文的主要工作如下:1、充分調(diào)研和分析了基于圖像處理技術(shù)的作物病害診斷相關(guān)技術(shù),主要包括:圖像分割、特征提取、分類(lèi)識(shí)別三個(gè)方面。2、提出了復(fù)雜背景條件下的病葉和病斑提取方法。針對(duì)水平集方法在解決復(fù)雜背景分割問(wèn)題中存在的先驗(yàn)知識(shí)模型構(gòu)建問(wèn)題,在
4、水平集模型中引入先驗(yàn)紋理和形狀信息,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景下的作物病葉提?。会槍?duì)去除背景的病害葉片,利用基于標(biāo)記的分水嶺方法實(shí)現(xiàn)病斑提取。根據(jù)病害葉片的邊界特點(diǎn)(病斑始?jí)|處于病葉輪廓內(nèi))構(gòu)造了新型的多域多相水平集,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景下的作物病葉和病斑提??;設(shè)計(jì)一種綜合圖像分割方法,結(jié)合超G和OTSU方法提取圖像中的主要病葉部分,然后利用改進(jìn)的圖切割方法實(shí)現(xiàn)了黃瓜病害葉片圖像中病斑的提取和自動(dòng)化分割;3、研究并實(shí)現(xiàn)了病斑的特征提取和優(yōu)化。提取病斑的顏
5、色、形狀和紋理三個(gè)方面特征,經(jīng)過(guò)分析和比較獲得22個(gè)原始特征參數(shù),并基于主成分分析法選取累計(jì)貢獻(xiàn)i韃到90%以上的5個(gè)主分量。4、研究并實(shí)現(xiàn)了黃瓜病害的分類(lèi)識(shí)別。采用支持向量機(jī)分類(lèi)算法進(jìn)行病害識(shí)別,基于主成分分析法選取的5個(gè)特征參數(shù)組合為最優(yōu)參數(shù)組合,四種黃瓜病害的識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到90%以上?!?、設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了黃瓜葉部病害識(shí)別原型系統(tǒng)。通過(guò)本文的工作,為自然環(huán)境下的作物病蟲(chóng)害圖像處理與自動(dòng)識(shí)別奠定了基礎(chǔ),為我國(guó)農(nóng)作物病蟲(chóng)害智能化無(wú)損診斷
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