基于圖像處理的黃瓜細(xì)菌性角斑病的識(shí)別研究.pdf

1、黃瓜是我國主要的糧食作物之一，對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著非常重要的意義。病蟲害是蔬菜生產(chǎn)最大的阻礙，由于人們對病蟲害防治知識(shí)的有限認(rèn)識(shí)，農(nóng)藥的過量噴灑不僅造成蔬菜產(chǎn)品農(nóng)藥殘留超標(biāo)而且使環(huán)境受到污染。因此，迅速并準(zhǔn)確地識(shí)別蔬菜病害，對農(nóng)作物及時(shí)防治的工作進(jìn)行有著重大意義。
　　 由于黃瓜葉片背景復(fù)雜，直接閾值分割病斑有一定困難，本文通過建立病斑色彩的檢測模型來檢測黃瓜病斑，可以獲得較好效果。文中以常見的黃瓜細(xì)菌性角斑病為研究對象，主要有研

2、究以下幾方面內(nèi)容：
　　 一.圖像獲取
　　 在山西農(nóng)業(yè)大學(xué)的黃瓜細(xì)菌性角斑病實(shí)驗(yàn)區(qū)，對葉片病斑的早、中、晚期樣本進(jìn)行了圖像采集工作，另外，對其他幾種常見黃瓜病斑圖像也進(jìn)行采集。
　　 二.圖像預(yù)處理
　　 由于光照等外界環(huán)境的影響，采集到的圖像都存在一定的噪聲和干擾，必須通過一系列必要的操作對圖像質(zhì)量進(jìn)行改善，首先為加快處理速率，先對圖像進(jìn)行平滑處理，有效除去噪聲；對去噪后的圖像進(jìn)行灰度化處理以及紋理增

3、強(qiáng)處理，為后面紋理特征提取工作提供有力條件。
　　 三.病斑特征提取及優(yōu)化選擇
　　 分別從病斑圖像的顏色、紋理、形狀三方面入手研究，一共提取了十三個(gè)特征值，再通過遺傳算法的篩選工作，最后將其中八個(gè)特征值作為病斑識(shí)別系統(tǒng)的輸入。為了更好的提取形狀特征，首先將采集到的圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)為YCbCr空間以便對病斑的檢測工作，然后在所有采集的圖像中病斑部分以及背景部分采集大量點(diǎn)，并將所采集點(diǎn)的顏色值繪制在YCbCr空間，通

4、過色彩聚類建立病斑聚類模型達(dá)到對病斑分割的目的；對于病斑的檢測結(jié)果，為了更好地為后面形狀特征特區(qū)工作提供有力條件，需要利用形態(tài)學(xué)中的開運(yùn)算和閉運(yùn)算對病斑的檢測圖像進(jìn)行處理，以去除圖像中孤立的小點(diǎn)、毛刺等，突出圖像中感興趣區(qū)域，為后面病斑特征的提取及病斑識(shí)別打下良好基礎(chǔ)。
　　 四.病斑的識(shí)別
　　 采用最常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型來對病斑識(shí)別，根據(jù)顏色以及紋理特征對病斑類別進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而根據(jù)病斑的形狀特征來識(shí)別病斑所處的