對(duì)溫室植物病害處理技術(shù)的研究
為了能夠更加準(zhǔn)確的對(duì)植物受到傷害的進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，我們需要采用植物病害檢測(cè)儀來(lái)幫忙完成，這樣也就提高了農(nóng)業(yè)的儀器專業(yè)化水平，對(duì)深入的了解植物病害是具有很重要的作用的。我們現(xiàn)在通過(guò)對(duì)溫室中黃瓜的研究作為例子，已經(jīng)研究出了很多方法來(lái)預(yù)防病害的發(fā)生，并利用邊緣檢測(cè)技術(shù)和閾值分割技術(shù)在正常部位和病害部位實(shí)現(xiàn)了圖像的有效分割。為了提高溫室病害防治的智能化水平,我們采用目前先進(jìn)的數(shù)字圖像處理技術(shù),以設(shè)施黃瓜發(fā)生的侵染性病害為研究對(duì)象。
所謂圖像分割是按照某種特征,如灰度、色彩、紋理等將圖像分成若干特定的區(qū)域。在這些區(qū)域內(nèi)部,其特征是相同的或近似的,而相鄰區(qū)域之間存在著邊界。這樣,將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái),作為下一步圖像分析、理解和識(shí)別的基礎(chǔ)。如果選取波谷的灰度級(jí)作為閾值,那么灰度值小于等于閾值的部分假定為葉片,那么灰度級(jí)大于閾值的為背景,這樣可以把葉片與背景分割開(kāi),由于病害圖像在不同位置葉片與背景的對(duì)比差別較大,葉片邊緣在圖像的不同部位灰度值存在一定差別,那么我們選取單閾值進(jìn)行分割造成誤差較大。
邊緣檢測(cè)技術(shù)分割是利用不同區(qū)域間像素灰度不連續(xù)的特點(diǎn)檢測(cè)出圖像的邊緣,從而實(shí)現(xiàn)圖像的分割。對(duì)于病害葉片,病態(tài)部位總存在邊緣,這些邊緣是指病態(tài)區(qū)域和正常區(qū)域交界處像素灰度發(fā)生階躍變化的點(diǎn)的集合。通過(guò)邊緣檢測(cè)技術(shù),我們可以得到病害部位的輪廓曲線,從而對(duì)病害部位進(jìn)行有效的定位。具體方法是先對(duì)病害圖像進(jìn)行灰度化處理,然后取初始閾值將病害部位與正常部位分開(kāi),分別對(duì)兩部分進(jìn)行積分獲取新閾值,按新閾值再將病害區(qū)域與正常區(qū)域分割,反復(fù)迭代下去,當(dāng)?shù)呀?jīng)收斂于穩(wěn)定的閾值時(shí),就得到了最終的結(jié)果,最后采用二值化處理,即正常部位用黑色表示,病害部位用白色表示。為了分割葉片的正常部位與病害部位,我們分別試驗(yàn)了邊緣檢測(cè)技術(shù)和迭代閾值分割技術(shù)。
從霜霉病圖像的分割結(jié)果看,利用邊緣檢測(cè)技術(shù),部分病害的輪廓并沒(méi)有提取出來(lái),提取出來(lái)的病害輪廓也欠缺完整性。這是由于黃瓜霜霉病圖像區(qū)域間的變化不是很明顯,即從病害區(qū)域過(guò)渡到正常區(qū)域時(shí),像素的灰度值并沒(méi)有發(fā)生顯著的突變。對(duì)于黃瓜炭疽病圖像,由于所選取的葉片,病害處比較明顯和集中,病害部位和正常部位灰度差別較大,邊緣灰度突變明顯,因此 2種方法均得到了較好的效果。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,我們對(duì)霜霉病圖像的分割采用迭代閾值分割技術(shù),而對(duì)炭疽病,為了進(jìn)一步研究分割技術(shù)對(duì)特征值提取的影響,我們采用邊緣檢測(cè)技術(shù)。中國(guó)糧油儀器網(wǎng) http://www.6upk.com/
