農(nóng)作物病害實(shí)時(shí)診斷和施藥防治,對(duì)大田作物優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)具有重要意義。農(nóng)作物冠層熱紅外圖像可以表征其生殖生長(zhǎng)信息,較傳統(tǒng)單點(diǎn)測(cè)定技術(shù)具有尺度上的優(yōu)勢(shì),是實(shí)時(shí)檢測(cè)植株早期病害的重要途徑之一。目前應(yīng)用農(nóng)作物冠層熱紅外圖像處理技術(shù),構(gòu)建難以用精確數(shù)學(xué)模型描述的農(nóng)作物病害快速識(shí)別方法,已成為智慧農(nóng)業(yè)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。本研究以農(nóng)作物冠層雙源圖像為研究對(duì)象,深度融合植物病理學(xué)知識(shí)與智能信息處理技術(shù),提取了冠層可見(jiàn)光的參考圖像,識(shí)別了冠層熱紅外圖像的目標(biāo)區(qū)域,建立了農(nóng)作物病害自動(dòng)診斷模型。研究中以東北紅小豆銹病為實(shí)例,完成了基于熱紅外圖像處理技術(shù)的農(nóng)作物冠層病害診斷方法研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物冠層可見(jiàn)光圖像識(shí)別模型。以苗期農(nóng)作物冠層可見(jiàn)光圖像為對(duì)象,首先利用五層線性歸一化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)特性,選取高斯隸屬度函數(shù),自動(dòng)計(jì)算冠層可見(jiàn)光圖像提取推理規(guī)則,有效地提取出可見(jiàn)光圖像中的冠層區(qū)域。然后通過(guò)計(jì)算圖像冠層有效識(shí)別指標(biāo)、熵值、直方圖等,定量評(píng)價(jià)可見(jiàn)光圖像冠層分割質(zhì)量。該算法平均有效提取健康和染病冠層區(qū)域的準(zhǔn)確率為96.54%和96.86%,提取可見(jiàn)光冠層圖像的像元信息...

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1FLIR-T620熱紅外像儀

基于熱紅外圖像處理技術(shù)的農(nóng)作物冠層病害診斷方法研究12為±2℃，在+30℃時(shí)熱靈敏度<0.04℃，采集圖像輸出顯示時(shí)，可以選擇鐵紅色，彩虹色，高對(duì)比彩虹色，白熱，黑熱，極光色，熔巖色等多種色調(diào)模式�？I圖2-1FLIR-T620熱紅外像儀Figure2-1FLIR-T620ther....

圖3-3圖像特征點(diǎn)匹配圖

基于熱紅外圖像處理技術(shù)的農(nóng)作物冠層病害診斷方法研究32點(diǎn)，作為仿射變換時(shí)多源圖像之間配準(zhǔn)的特征點(diǎn)與特征線段。3.3識(shí)別冠層熱紅外圖像目標(biāo)區(qū)域獲取紅小豆樣本的熱紅外圖像后，導(dǎo)入熱紅外圖像處理軟件FLIRTools中，得到圖像中樣本每一個(gè)點(diǎn)的溫度值，將圖像溫度數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab中，....

圖3-4熱紅外圖像與可見(jiàn)光圖像初始配準(zhǔn)圖

基于仿射變換熱紅外冠層圖像識(shí)別方法333.3.1模板圖像特征匹配首先，分別在可見(jiàn)光參考圖像與熱紅外冠層圖像區(qū)域中標(biāo)定特征點(diǎn)(x,y)與(x,y)（(x,y)與(x,y)總數(shù)可以不同），然后尋找可見(jiàn)光參考圖像和熱紅外冠層目標(biāo)圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)(x,y)和(x,y)，最后通過(guò)相對(duì)應(yīng)的特....

圖3-5健康熱紅外圖像配準(zhǔn)圖像配準(zhǔn)過(guò)程

基于熱紅外圖像處理技術(shù)的農(nóng)作物冠層病害診斷方法研究343.3.2計(jì)算變換模型參數(shù)根據(jù)農(nóng)作物冠層可見(jiàn)光參考圖像與熱紅外目標(biāo)圖像之間幾何畸變的情況，選擇兩幅圖像之間最佳擬合的幾何變換模型，即仿射變換模型。本文采用最為常用的仿射變換模型，將參考圖像(x,y)中的點(diǎn)映射到待配準(zhǔn)圖像(x,....

本文編號(hào)：3953556