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基于图像处理和模式识别技术的黄瓜病害识别研究

彭占武  
【摘要】: 蔬菜作为我国农作物中的重要经济作物,在我国农业生产中占有较大的比例。有害生物是蔬菜生产的重要限制因素,而不合理使用农药造成了蔬菜产品农药残留超标和环境污染。因此,准确迅速地识别蔬菜的病虫害,及时地采取有效的防治措施是蔬菜病虫害防治的关键技术。 首先,介绍了我国农业生产者对作物病害识别的现状,指出了正确识别作物病害的必要性。接着,以计算机图像处理为主要技术手段,综合运用图像处理、模糊数学、遗传算法、模糊识别等方面的知识,研究了蔬菜病害图像自动识别的方法。 以生产中最为常见的黄瓜病害为研究对象,作了如下的研究工作: 1.利用图像采集装置收集了黄瓜病害图像样本,根据专家的建议共采集病害图像168幅,其中包括霜霉病、白粉病、叶斑病、细菌性角斑病、斑点病、炭疽病六种黄瓜最常见的病害。 2.研究了病害图像的预处理方法,主要进行了图像灰度变换处理、图像平滑处理、图像增强处理、以及边缘检测等。 3.对处理后的病害图像从灰度统计量、颜色、几何形状三方面进行了特征提取,初步提取了14个特征值,再利用遗传算法对这些特征值进行优化和选择,最终得到8个最具有代表性的特征参数。 4.尝试了利用模糊模式识别对黄瓜病害图像进行分类,研究了隶属原则识别法和择近原则识别法,设计了相应的分类器,并建立了病害诊断模型。 5.利用Visual C++作为开发工具,编写了“黄瓜病害图像处理与识别系统”,实现了对黄瓜常见病害图像的处理与识别。 本研究采用了模糊模式识别对黄瓜病害进行分类是一种全新的尝试。人类的思维活动是一个具有大量模糊性的推理过程,人类识别图像在某些方面比机器优越,就在于人类能够根据模糊逻辑进行推理。对于自然生长的植物,其发生病害部位形态各异,利用模糊识别能够更好地对其进行分类。 本文从图像采集、图像预处理、特征提取、模式识别等几个方面都进行了方法研究,取得了较理想的研究结果。对于六种病害的平均识别准确率达到93.3%,明显高于人工识别的准确率。


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