馬鈴薯作為一種健康美味的食物,備受人們喜愛。最近幾年,馬鈴薯在全國范圍內(nèi)的種植量以及消費量都大幅提升,我國已經(jīng)發(fā)展成為馬鈴薯種植業(yè)以及制造業(yè)最大的國家,但大面積的馬鈴薯種植業(yè)的發(fā)展面臨新的難題與挑戰(zhàn)。在馬鈴薯生長過程中,由于受種植地區(qū)的土壤、溫度、空氣等影響,導致馬鈴薯生長過程中很容易產(chǎn)生病蟲害,這就給馬鈴薯產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了阻礙。如何簡單快捷地診斷馬鈴薯病蟲害并及時治療是亟需解決的問題。圖像識別技術(shù)是在信息高速發(fā)展、智能化水平不斷提升的環(huán)境下而產(chǎn)生并不斷發(fā)展的一項重要技術(shù),圖像識別的主要原理是由計算機代替人工勞動去發(fā)現(xiàn)和處理生產(chǎn)需要的大量信息,從而達到提高勞動生產(chǎn)率、將勞動者從可替代性的工作中解放出來,更大程度的實現(xiàn)生產(chǎn)智能化。基于圖像識別技術(shù)進行的馬鈴薯病蟲害檢測是利用圖像識別技術(shù)檢測出馬鈴薯在生長過程中出現(xiàn)病蟲害的過程。將圖像識別技術(shù)應(yīng)用到馬鈴薯疾病診斷可以簡化識別過程、提高識別準確率,從而推動馬鈴薯產(chǎn)量的增加。本文將圖像識別技術(shù)應(yīng)用到馬鈴薯的病蟲害檢測主要分為三個步驟:（1）使用opencv技術(shù)對圖像進行灰度化、二值化、去噪等圖像預處理;（2）使用滑窗的方式在圖像上提取設(shè)定的特征... 

【文章來源】：河北農(nóng)業(yè)大學河北省

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

簡單平滑和高斯平滑處理的差異Fig.2-3DifferencesbetweenSimpleSmoothingandGaussSmoothing

中值濾波是統(tǒng)計排序濾波器的一個最常見的應(yīng)用，它是一種對采排列后取得中心點像素值的一種手段。圖像的中值濾波在圖像中點的消除方面有顯著的效果。小節(jié)介紹過圖像的簡單平滑和圖像的高斯平滑，都是采用的將離分攤到整個采樣圖片的領(lǐng)域中的每個像素，用這種方法來減小離后的分類的干擾。但是這樣做會付出一定的代價，就是采樣圖像降低，從而可能影響到識別結(jié)果。如圖 2-4 所示，我們可以清行簡平滑是將噪聲點對圖像的影響分擔到了采樣圖像領(lǐng)域的其

圖 2-4 孤立噪聲點的簡單平滑F(xiàn)ig.2-4 Simple Smoothing of Isolated Noise Points以看出，簡單平滑對于消除孤立的噪聲點是比較有效的聲不是孤立的噪聲點，而是一塊噪聲斑或者是一片密集的效果就不是很理想了。而如果在使用中值濾波算法中的孤立的噪聲并不是非常的在意，中值濾波算法關(guān)注的跟鄰域內(nèi)的其他像素具有非常密切的關(guān)系。對于每一個法會選擇具有代表性的像素值作為中心像素值，這樣做聲點對圖像的影響。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于機器學習算法在數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用研究[D]. 楊志輝.中北大學 2017
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本文編號：3474409