复杂背景下黄瓜叶片的彩色图像分割与病害诊断

【摘要】随着现代科技的迅速发展,信息化成为农业的主要发展方向之一。设施农业利用信息化,比如人工智能技术,使传统农业逐渐摆脱自然的约束,从而转变农业生产方式,改善农业生产条件,提高农业生产效率。本文以计算机视觉技术作为手段,结合数字图像处理、神经网络等技术,实现了自然背景下黄瓜叶片图像的彩色分割和病斑的自动提取技术,并对三种病害的病斑进行了特征提取,找到了适合判断三种病害的特征,达到了识别病害的目的。首先,提出了一种在复杂背景下对健康黄瓜彩色图像叶片的分割算法。各向异性扩散的方法是在偏微分的思想上发展而来。利用其在梯度小的区域扩散较大,和在梯度较大的地方扩散较小的性质,在去除图像噪声的同时保护了图像边缘的信息。根据各向异性扩散的性质,在原始彩色图像进行抖动处理,中值滤波后,再进行各项异性扩散,这样可将同尺度的区域划分在一起,同时一定程度保护了边缘的信息。如此预处理后再进行分水岭分割,可一定程度的解决过分割的问题。分水岭分割后会产生很多小的区域,此时进行自动种子区域生长,可将颜色相近的区域结合在一起,最后再按照尺度进行最后合并就得到了最终分割的黄瓜叶片。结果表明,在预处理中加入了各向异性扩散后,可更好的分割出目标区域。其次,运用了基于遗传算法改进的BP神经网络在复杂背景下对黄瓜病害叶片的病斑进行了特征提取和计算。根据BP算法存在的工作效率底,并且不能保证网络结构和权值等参数的最优的缺点,本文结合遗传算法所拥有的全局随机搜索能力,可以在复杂多峰值的矢量空间中快速寻找到最优解,提出了采用适合实数编码的遗传算子来优化BP神经网络的方法。实验结果表明此方法可很好的在自然背景下将黄瓜病害病斑提取出来。最后对提取出的病斑选取了十个纹理特征和三个几何特征,通过计算分析找到了能够识别不同病斑的特征。本文算法因为速度快并且占用内存少,很适合在嵌入式平台下诊断黄瓜病害。对促进计算机视觉、人工智能等技术在设施农业上的应用,具有一定的实践意义。
【作者】陈伟；
【导师】王红君；余喜珍；
【作者基本信息】天津理工大学，控制工程，2013，硕士
【关键词】彩色图像分割；分水岭；各向异性扩散；自动种子区域生长；遗传算法；神经网络；病害诊断；

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