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基于機器視覺的谷子葉片病害的圖像識別

發(fā)布時間:2024-02-16 06:08
  谷子是我國主要的雜糧作物之一,其播種面積占據(jù)世界播種面積的80%,產(chǎn)量約占世界谷子總量的85%。以相同的種植面積作為前提,谷子的產(chǎn)投比和經(jīng)濟效益都優(yōu)于玉米、小麥等主要作物。然而,每年因病蟲害問題造成了谷子糧食產(chǎn)量的嚴重損失,且不同類別的谷子葉片病害的防治措施均有所差別;诓『︻悇e的相似性和多樣性,尋找一種有效的自動檢測方法是解決病害問題的重要保障。本文以谷瘟病、白發(fā)病、胡麻斑病、銹病、紅葉病作為試驗對象,采用基于機器視覺的識別方法實現(xiàn)五種谷子葉片病害的分類判別,為谷子葉片病害的自動檢測提供了一種有效的科學(xué)方法。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)谷子葉片病害的圖像采集和變化趨勢分析。利用手機作為拍攝工具對谷瘟病、白發(fā)病、紅葉病等五種谷子葉片病害類型進行圖像采集,該病害的試驗背景為復(fù)雜背景。選擇病害類型中的白發(fā)病和紅葉病進行觀察,針對同一病害植株作變化趨勢分析,發(fā)現(xiàn)白發(fā)病和紅葉病僅需13天就可完成由早期到晚期的過渡。(2)復(fù)雜背景下的谷子葉片病害的圖像分割研究。采用基于形態(tài)學(xué)的無邊界主動輪廓方法完成復(fù)雜背景下的谷子葉片病害的分割,該方法結(jié)合了灰度圖像的形態(tài)學(xué)操作,并引入窄帶快速法完成葉片輪廓...

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖3-1水平集演化的拓撲結(jié)構(gòu)圖(左為初始曲線輪廓,右為初始輪廓的變化情況)

圖3-1水平集演化的拓撲結(jié)構(gòu)圖(左為初始曲線輪廓,右為初始輪廓的變化情況)

偈孤擲??呦蜃旁ざǖ姆較?收縮[30]。Snake模型具有不易被ROI區(qū)域的形態(tài)特征所局限,能快速檢測任何形狀的邊緣部分,集合圖像信息、圖像邊緣、初始估計和目標約束為一體,快速實現(xiàn)將目標對象的邊緣處進行精準定位的目的。3.1.2水平集演化理論Osher和Sethian等學(xué)者為解決....


圖3-3基于形態(tài)學(xué)無邊界輪廓算法的分割圖像

圖3-3基于形態(tài)學(xué)無邊界輪廓算法的分割圖像

3復(fù)雜背景下的谷子葉片病害的圖像分割研究15在變化停止運動,依據(jù)谷子病害葉片的區(qū)域信息引導(dǎo)閉合輪廓曲線運動,直至滿足預(yù)設(shè)停止條件完成圖像分割。初始輪廓線窄帶圖3-2窄帶快速法示意圖Fig.3-2Schematicdiagramofthenarrow-bandfastmethod基....


圖4-1RGB顏色空間模型

圖4-1RGB顏色空間模型

步釸GB的顏色空間。RGB顏色空間是由常見的紅(R,red)、綠(G,green)、藍(B,blue)三種基本顏色加權(quán)組合而成的顏色空間。其模型組合滿足笛卡爾坐標系,紅、綠、藍分別對應(yīng)該坐標的X、Y、Z軸,坐標空間的原點(000,,)表征黑色,坐標空間的最大值(255255255....


圖5-2灰狼位置更新情況

圖5-2灰狼位置更新情況

5基于支持向量機的谷子葉片病害的分類識別37123(1)3XXXXt(5-7)式中,X(t1)為灰狼更新當前位置的情況。圖5-2灰狼位置更新情況Fig.5-2Updateofgraywolfposition(3)聚集進攻和分散搜尋聚集攻擊建立在到達預(yù)定攻擊位置的基礎(chǔ)上進行的,在、....



本文編號:3900954

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