猕猴桃叶面病害图像识别方法研究

来源 :西北农林科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aidanzeng
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为准确有效地识别猕猴叶面病害、提供对猕猴桃叶面病害诊断的理论支持,研究猕猴桃叶面病害的机器识别方法,对于提高猕猴桃病害诊断的可靠性以及效率,提升作物病害诊断的智能化水平,有着十分重要的现实意义。本文研究猕猴桃叶面病害自动诊断的方法,针对猕猴桃花叶病、叶片溃疡和叶枯病三种病害为研究对象,为实现猕猴桃叶面病害自动化的诊断提供了技术参考。本文工作如下:(1)针对自然光照条件下在猕猴桃园区拍摄的猕猴桃叶面病害图像都具有复杂背景,这些复杂背景往往会使得直接分割病斑的方法失效。为了解决这个问题,本文提出了一种通过多重数学形态学变换来消除图像复杂背景的方法,使得背景的灰度级为0,病叶呈现原彩色图像;接着使用2*R-G-B为色度因子的Otsu阈值分割和L*a*b*颜色空间下的k-means聚类等算法,提出一种适合复杂背景下猕猴桃病害图像的分割算法,能够有效地分割病斑,使得背景和病斑有效分离。(2)研究了猕猴桃叶面病害病斑图像的特征提取方法。分割后的猕猴桃叶面病斑图像的特征提取是实现猕猴桃叶面病害识别的一个重要环节。无论是通过人眼识别还是机器识别叶面病斑的颜色和纹理都是进行病害分类的重要依据。针对猕猴桃叶面病害病斑区域的颜色、纹理的特点,构造合适的描述特征参数,初步提取了18个特征值,再利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对特征参数进行优化,优化后的特征参数为6个。(3)研究了猕猴桃叶面病害识别方法。研究了BP神经网络和支持向量机分类模型,对叶枯病、花叶病和叶片溃疡三种不同类型的猕猴桃叶面病害进行了分类识别。使用BP神经网络对三种病害的识别率为0.792,0.906,0.821;使用支持向量机对三种病害的识别率为0.917,0.906,1.0。相比于BP神经网络,支持向量机性能更佳。因此本文利用支持向量机分类模型实现猕猴桃病害识别系统的设计。
其他文献
中共十八大报告进一步指出,需要“加快发展现代农业,增强农业综合生产能力,确保国家粮食安全和重要农产品有效供给”。因此,在新时期发展现代农业,我们应该密切关注形势发展,
本文介绍了以LabVIEW和iLab交互式结构为基础构建的一个可以完成真实实验和虚拟实验相结合的的电工电子网络实验室,并在此基础上构建了一系列真实实验和虚拟实验。本网络实验
作为我国的基础设施建设工程之一,电力工程的项目管理一直以来都是一个值得深入探讨的问题。电力工程的项目管理,其基本内容是对工程项目的安全、质量、进度以及造价的管理。
目的:了解湖南省某市国家重性精神疾病基本数据收集分析系统的报告质量状况及其责任报告单位和责任报告人的基本情况,探讨影响报告质量的相关因素,提出建议和对策。方法:按照5%
随着西部大开发战略如火如荼的进行,我国高速公路的建设迎来了属于自己的春天。但是西部地区的地形、地质条件复杂,山岭和丘陵较多,山岭隧道占整条线路的比重较大,成为评价高速公
随着信息技术及其应用的不断发展,各种各样的数字娱乐产品也在不知不觉中充斥了我们的生活。将数码相机中所拍摄的照片通过数据传输,在电脑或者网络虚拟主机上进行加工,然后在线
<正>在新形势下,国有企业纪检监察人员,担负着监督和促进国有资产保值增值的重大责任。因此,必须在实践中切实加强企业纪检监察人员自身建设,不断坚定理想信念,锤炼出过硬的
蛋白酶是催化肽键水解的一群酶类,在水产品加工中应用广泛。对低值水产品以及水产副产品的综合加工中蛋白酶的应用进行了初步探讨,分析了如何更有效地开发利用蛋白酶资源。
本文阐述了计算机信息管理在网络安全应用中存在的问题,提出了合理设计计算机信息管理系统,采用相应网络安全技术加强安全防范,制定网络安全政策法规,普及计算机网络安全教育
2 0世纪 90年代以来 ,中国女性文学发生了根本性的变革。在以林白、陈染的小说为代表的文本中 ,女性从男性社会关系中逃离 ,在镜子意象中确证自己 ,最终女性以自己的身体为突