【摘要】：葉片作為作物的重要器官和營養(yǎng)攝取的主要組織,其形態(tài)和表面的紋理特征能夠表征作物的生長情況和病蟲害情況。同時(shí)葉片在作物生長過程中形態(tài)變化比根、莖的變化小,因此其紋理特征是探究作物生長狀況的理想對象,但由于現(xiàn)階段刻畫紋理特征的有效工具很少,是一個(gè)待解決的難題。分形中的多重分形理論是一種描述圖像紋理特征的重要手段在并圖像處理領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用。本文利用多重分形理論針對葉片圖像奇異性的特點(diǎn),提出了多種描述葉片灰度圖像多重分形特征方法,并利用這些特征對作物圖像分割問題展開了研究,旨在通過機(jī)器智能為作物葉片缺素和病害無損診斷系統(tǒng)提供理論基礎(chǔ)。1.實(shí)現(xiàn)了基于局部容量測度多重分形的油菜病蟲害葉片紋理特征的提取方法,并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)圖像分割技術(shù)。實(shí)驗(yàn)表明該分割方法對葉片的邊緣、葉脈以及病害區(qū)域非常敏感,能夠較好地分割出病害區(qū)域,對于葉片的各種不同病害圖像用基于不同容量測度的多重分形譜分割的效果存在差異,但總的來說,基于容量測度的多重分形譜分割方法能夠較準(zhǔn)確的檢測出病害關(guān)鍵區(qū)域。2.在去波動(dòng)平均分析方法的基礎(chǔ)上提出了一種新的二維多重分形去趨勢波動(dòng)平均分析方法,并對缺素葉片圖像作分割實(shí)驗(yàn),將新的方法應(yīng)用于對油菜缺鉀和缺鎂葉片分割中來驗(yàn)證該方法的有效性。
[Abstract]:Leaf is an important organ and the main tissue of nutrient uptake. Its morphology and surface texture can characterize the growth of crops and the situation of pests and diseases. At the same time, the morphological change of leaf is less than that of root and stem, so its texture feature is the ideal object to explore the crop growth condition, but there are few effective tools to describe the texture feature at present, which is a difficult problem to be solved. Multifractal theory in fractal is an important method to describe texture features of images. It has been well applied in the field of parallel image processing. In this paper, according to the singularity of leaf image, multifractal theory is used to describe the multifractal feature of leaf grayscale image, and the problem of crop image segmentation is studied by using these features. The purpose of this paper is to provide the theoretical basis for the nondestructive diagnosis system of crop leaf deficiency and disease through machine intelligence. 1. The method of extracting the leaf texture feature of rape based on the multifractal of local capacity measure is realized, and the image segmentation technology is further realized. The experimental results show that the method is very sensitive to the edge, vein and disease area of the leaf, and it can segment the diseased area well. For different disease images of leaves, the effect of multifractal spectrum segmentation based on different capacity measure is different, but generally speaking, The multifractal spectrum segmentation method based on capacity measure can accurately detect the key areas of disease. 2. On the basis of undulating average analysis method, a new two-dimensional multifractal detrend wave average analysis method is proposed, and the segmentation experiment of leaf image with lack of prime is made. The new method was applied to the potassium deficiency and magnesium deficiency leaf segmentation of rape to verify the effectiveness of the method.
【學(xué)位授予單位】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：S126;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2322236