基于圖像識(shí)別的玉米葉部病害診斷技術(shù)研究.pdf

1、作物病蟲草害嚴(yán)重影響作物的產(chǎn)量和品質(zhì)，本論文針對(duì)作物病蟲草害識(shí)別自動(dòng)化程度不高，識(shí)別診斷不及時(shí)問題，在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(30360047)資助下，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)玉米生長(zhǎng)期的葉部病害識(shí)別診斷進(jìn)行研究，以常見的玉米葉部病害為研究對(duì)象，提出可行的方法，提高診斷精度，為作物病蟲草害自動(dòng)識(shí)別與診斷的相關(guān)研究提供理論依據(jù)。 本研究根據(jù)玉米葉部病害特點(diǎn)，綜合應(yīng)用閾值法、區(qū)域標(biāo)記方法與Freeman鏈碼法，對(duì)玉米葉部病害圖片進(jìn)行圖像分

2、割、統(tǒng)計(jì)病斑個(gè)數(shù)、去除冗余斑點(diǎn)、計(jì)算病斑顏色特征和形狀特征，并存入數(shù)據(jù)庫(kù)。采用直接判別法，樸素貝葉斯方法和基于加權(quán)特征的模糊模式識(shí)別方法對(duì)銹病、彎飽菌葉斑病、灰斑病，褐斑病和小斑病五種玉米葉部病害進(jìn)行分類識(shí)別，并綜合三種方法對(duì)結(jié)果進(jìn)行處理，得到最終的識(shí)別診斷結(jié)果。利用Visual C++編制了玉米葉部病害智能識(shí)別軟件，為計(jì)算機(jī)作物病害智能識(shí)別的研究提供了軟件和技術(shù)支持。根據(jù)研究的性質(zhì)和要求，分析影響系統(tǒng)性能的因素，在綜合考慮性價(jià)比的基礎(chǔ)

3、上，制定既能滿足性能要求、又容易操作的拍照規(guī)范。 本研究取得了以下兩方面進(jìn)展：第一，實(shí)現(xiàn)了銹病、彎飽菌葉斑病、灰斑病，褐斑病和小斑病五種常見玉米葉部病害的自動(dòng)識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90％以上；第二，實(shí)現(xiàn)了貝葉斯方法和模糊模式識(shí)別方法在玉米葉部病害診斷中的應(yīng)用，并綜合三種識(shí)別方法各自的優(yōu)勢(shì)，得出最終分類結(jié)果，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。 將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用于玉米病害的識(shí)別診斷，拓展了機(jī)器視覺的應(yīng)用范圍，也為機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)