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《西北大学》 2018年
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基于图像的农作物病害识别关键算法研究

宋丽娟  
【摘要】:农作物病害的诊断和识别对于提高农作物质量具有重要的意义。将图像处理和机器视觉技术应用于农作物病害识别中,相对于传统人工诊断和识别方法具有无法比拟的优越性,提高了农作物病害监测和预警的能力。通过对农作物在生长过程中受到的复杂因素(例如,叶片相互遮蔽、叶片扭曲和变形、不同的气候条件、不同的光照条件、阴影、其他植株和土壤等复杂背景)的综合分析,深入分析和挖掘农作物生长发育规律。针对田间实际复杂环境下的农作物病害图像,具有背景信息量巨大、病害特征多变、病害关联度高和病害复杂度高等特点,以农作物病害的生理学特征为基础,将图像处理技术和作物信息学相结合,研究基于复杂环境(背景)的农作物病害图像预处理、病害分割、病斑特征提取和病斑类型识别等一系列关键算法,建立农作物病害识别的动态预测和分析模型,智能化地对农作物生长过程进行动态监测和病害信息的自动化诊断。具体工作如下:首先,针对大田简单背景和复杂背景下采集的农作物病害图像,对病害图像进行去遮挡、图像融合、边缘检测和基于均衡化的病害图像增强等预处理操作,并对预处理后的图像进行图像质量评价。提出了基于热力图的病害图像去遮挡算法,实验结果表明,算法既去除了遮挡信息,又去除了大部分的背景区域,使得病害图像尺寸变小的同时保证了病害叶片的完整性。接着,在基于复杂背景的病害图像分割阶段,针对田间环境下采集的具有复杂背景的病害图像,提出了基于显著图的病害图像分割方法。利用显著图检测策略,获取病害图像的显著图,将显著图作为掩码图像,对病害图像进行复杂背景分割。实验结果表明,显著图和Grab Cut相结合的病害图像分割方法对图像噪声、光照不均匀、病斑色彩不均匀等因素具有较强的抗干扰能力,可以完整地分割出大部分病害叶片,并能够保留病斑的细节。与基于CNN的分割算法相比较,基于显著图的Grab Cut分割方法能够提高细粒度类别数据集上的病害图像分割精度。然后,在病斑图像特征提取和优化阶段,对枸杞叶片病害和水稻叶片病害进行了病害类型的生理学特征分析,主要提取了病斑图像的颜色特征、形状特征和纹理特征等多维特征。采用主成份分析PCA方法进行特征优化,将PCA降维后的特征向量再进行LDA投影变换,得到最佳分类特征,为了下一步的分类识别提供可靠保证。针对标注不充分的病害图像识别问题,提出了基于区分深度置信网络的农作物病害识别算法。在小规模病害图像数据集和中规模病害图像数据集上的分类识别实验中,基于DDBN的病害识别算法在没有足够的已标注病害图像或只有较少的已标注病害图像时表现出了稳定的、准确的、优良的分类性能。并且采用分类准确率、分类错误率、混淆矩阵和ROC曲线四种方法对本文提出的病害图像识别分类器进行分类性能的客观评价。最后,针对田间大面积农作物图像检测问题,提出了基于Faster R-CNN的病害图像自动检测方法,实现了病斑叶片的快速定位。采用“先检测、后识别”的策略,开发了农作物病害识别系统,将其应用于枸杞作物的病害识别和生长环境监测中,实现枸杞生长过程的动态监测和病害信息的自动化诊断。本文研究了基于复杂背景下的农作物病害图像识别关键算法,针对农作物病害自动识别和检测问题提出了较为可行的解决方案,在小规模数据集枸杞叶片病害图像上取得了较好的实验效果。本文的研究也为农作物病害的智能检测和识别研究提供了一种新的思路和方法,为农户及时防病治病提供必要信息,为实时、准确地诊断、识别和预测病害提供了技术支撑。
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41;S432

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 袁巧;程艳芬;陈先桥;;多先验特征与综合对比度的图像显著性检测[J];中国图象图形学报;2018年02期
2 濮永仙;;实数编码遗传算法与支持向量机在烟草病害识别中的应用[J];江苏农业科学;2015年09期
3 卜旭松;刘立波;;朴素贝叶斯算法在蝴蝶兰病害分类中的应用研究[J];农机化研究;2015年03期
4 吕启;窦勇;牛新;徐佳庆;夏飞;;基于DBN模型的遥感图像分类[J];计算机研究与发展;2014年09期
5 王献锋;张善文;王震;张强;;基于叶片图像和环境信息的黄瓜病害识别方法[J];农业工程学报;2014年14期
6 汪京京;张武;刘连忠;黄帅;;农作物病虫害图像识别技术的研究综述[J];计算机工程与科学;2014年07期
7 王美丽;牛晓静;张宏鸣;赵建邦;何东健;;小麦叶部常见病害特征提取及识别技术研究[J];计算机工程与应用;2014年07期
8 李旺;唐少先;陈荣;;基于颜色特征和支持向量机的黄瓜叶部病害识别[J];农机化研究;2014年01期
9 邵庆;张楠;路阳;;小麦病害图像识别处理及形状特征提取研究[J];农机化研究;2013年08期
10 汤慧梅;赵跃进;;分数阶微分的CIE L~*a~*b~*颜色空间边缘检测[J];中国图象图形学报;2013年06期
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1 徐昕军;铁路路基雷达探测图像病害识别算法与风险评估模型研究[D];中国矿业大学(北京);2018年
2 籍延宝;农业主要病虫害监测预警系统通用平台的开发及初步应用[D];中国农业大学;2014年
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1 王磊;基于深度置信网络的路面裂缝识别算法研究[D];湖北工业大学;2018年
2 杨陶;基于Otsu和Grab-Cut的图像分割算法研究[D];西南交通大学;2017年
3 汪京京;复杂背景下小麦病害图像分割方法研究及应用[D];安徽农业大学;2014年
4 吴桐;基于物联网与图像识别的玉米病虫害诊断与预防系统[D];吉林农业大学;2013年
5 越鲜梅;基于图像识别的向日葵叶部病害诊断技术研究[D];内蒙古工业大学;2013年
6 姜武;模式识别技术(Pattern recognition techniques)在山茶属植物数值分类学和叶绿素含量预测中的应用研究[D];浙江师范大学;2013年
7 柴洋;基于图像处理的温室大棚中番茄的病害识别[D];沈阳工业大学;2013年
8 刘芝京;基于图像处理的黄瓜细菌性角斑病的识别研究[D];西华大学;2012年
9 牛海微;基于遗传BP神经网络构建温室月季花卉病害预警系统[D];吉林大学;2011年
10 李宗儒;基于图像分析的苹果病害识别技术研究[D];西北农林科技大学;2010年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 翟云忠;王洁琼;;基于信息平台的农产品质量安全网格化监管体系建设研究[J];农业与技术;2015年23期
2 尹文君;张大伟;严京海;张超;李云婷;芮晓光;;基于深度学习的大数据空气污染预报[J];中国环境管理;2015年06期
3 陈雷;袁媛;吴娜;李淼;张健;;基于显著和模糊检测的浅景深作物病害图像分割(英文)[J];农业工程学报;2015年S2期
4 岳有军;杨雪;赵辉;王红君;;基于支持向量机的油菜缺素诊断研究[J];广东农业科学;2015年20期
5 蔡军;李玉兰;;基于DBN的sEMG智能轮椅人机交互系统[J];华中科技大学学报(自然科学版);2015年S1期
6 闫博栋;李学明;赵海英;;应用特征点的彩色图像边缘检测算法[J];信号处理;2015年09期
7 王知音;禹龙;田生伟;钱育蓉;丁建丽;杨柳;;基于栈式自编码的水体提取方法[J];计算机应用;2015年09期
8 张倩;;一种农业视觉图像改进自适应中值滤波算法[J];江苏农业科学;2015年08期
9 高强;李倩;;基于多尺度主线方向特征的DBN分类方法[J];电视技术;2015年15期
10 许良凤;徐小兵;胡敏;王儒敬;谢成军;陈红波;;基于多分类器融合的玉米叶部病害识别[J];农业工程学报;2015年14期
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1 宋丽娟;基于图像的农作物病害识别关键算法研究[D];西北大学;2018年
2 张国梁;人造板材锯切排样算法及数控程序设计与实现[D];中国林业科学研究院;2015年
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1 王玮;基于视频图像的运动目标与阴影检测算法研究[D];华东交通大学;2018年
2 王增坤;基于EmguCv的粘连细胞分割方法研究[D];山东师范大学;2018年
3 谢家欣;基于机器视觉工件尺寸测量方法研究[D];长春工业大学;2018年
4 刘波波;基于移动互联网的向日葵叶部病害图像采集与识别系统研究[D];内蒙古工业大学;2018年
5 范振军;农作物病虫害图像检索方法研究与实现[D];西南科技大学;2018年
6 许新华;基于改进LBP的复杂背景下作物病害叶片病斑分割方法研究[D];郑州大学;2018年
7 曾嫱;基于图像处理的烟叶病害识别方法研究[D];西华大学;2018年
8 刘玉环;基于视觉的产品缺陷检测[D];天津理工大学;2018年
9 李诗禹;温棚环境及植物生长信息管理分析系统研究与实现[D];宁夏大学;2018年
10 朱邵成;高压输电线路图像的绝缘子识别与定位[D];安徽大学;2018年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 濮永仙;;基于支持向量机与多特征选择的农作物彩色病斑边缘检测[J];计算机系统应用;2014年09期
2 余凯;贾磊;陈雨强;徐伟;;深度学习的昨天、今天和明天[J];计算机研究与发展;2013年09期
3 覃远翔;段亮;岳昆;;基于信息熵的不确定性数据清理方法[J];计算机应用;2013年09期
4 邵庆;张楠;路阳;;小麦病害图像识别处理及形状特征提取研究[J];农机化研究;2013年08期
5 濮永仙;余翠兰;;基于双编码遗传算法的支持向量机作物病害图像识别方法[J];贵州农业科学;2013年07期
6 刘小龙;江虹;吴丹;;基于CACC的连续数据离散化改进算法[J];计算机工程;2013年04期
7 任磊;赖惠成;陈钦政;王星;;基于改进分水岭的棉花图像分割方法[J];计算机工程与应用;2012年34期
8 李震;洪添胜;曾祥业;郑健宝;;基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别[J];农业工程学报;2012年23期
9 刁智华;宋寅卯;王欢;王云鹏;;基于植物病斑的图像分割研究综述[J];农机化研究;2012年10期
10 刘连忠;张武;朱诚;;基于改进颜色特征的小麦病害图像识别技术研究[J];安徽农业科学;2012年26期
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1 侯哲哲;有砟铁路路基病害的雷达图像识别方法研究[D];北京交通大学;2016年
2 左永霞;路面破损智能检测系统的关键技术研究[D];吉林大学;2013年
3 苏小姗;国家农业产业技术体系建设与发展[D];华中农业大学;2012年
4 苗进;外源MeSA诱导茶树防御假眼小绿叶蝉机理的研究[D];中国农业科学院;2008年
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1 王玉龙;基于Graph Cuts和先验形状约束的图像分割算法研究[D];华南理工大学;2015年
2 汪海波;基于深度学习的人脸识别方法研究[D];合肥工业大学;2014年
3 刘雅坤;基于图论的图像分割和并行化研究[D];北京交通大学;2014年
4 孙研;基于智能优化算法的多阈值图像分割技术及其并行加速[D];南京理工大学;2014年
5 梁佳煦;基于图像处理的黄瓜霜霉病实验研究及应用[D];吉林大学;2011年
6 尹秀珍;低分辨率苹果果实病害图像识别方法研究[D];西北农林科技大学;2011年
7 王静;基于图像处理技术的烟叶病害自动识别研究[D];昆明理工大学;2011年
8 朱德正;复杂环境下多目标图像分割算法研究[D];长沙理工大学;2011年
9 苏恒强;玉米病害图像识别系统的设计与实现[D];吉林大学;2010年
10 周珂;基于图像识别的烟草青枯病害诊断研究[D];西南大学;2010年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈颐;;用新发明快速检测农作物病害[J];农药市场信息;2017年20期
2 张悦;王玉玲;;农作物病害与气象条件的关系[J];农民致富之友;2009年04期
3 吴宝荣;农作物病害的克星——菌立停[J];当代蔬菜;2004年06期
4 靳学慧,李彩华,郑雯,台莲梅,范文艳,郭永霞;对黑龙江省主要农作物病害发生趋势的分析[J];黑龙江八一农垦大学学报;2004年04期
5 邓集平;农作物病害综合伤治技术(之四)[J];安徽农业;1997年05期
6 ;诊断农作物病害的X射线仪[J];现代农业;1994年08期
7 张武军;几种杀菌剂在四川的使用情况[J];植物保护;1989年04期
8 ;植物保护基础知识 第一讲 农作物病害[J];湖北农业科学;1976年01期
9 王守正;;对河南省主要农作物病害发生流行原因的初步分析[J];植物检疫;1982年03期
10 刘智;亢晋霞;;简析几种农作物病害发生的气象条件[J];黑龙江农业科学;2013年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刁春友;;江苏省农作物病害发生防治概况[A];2003’华东植物病理学术研讨会暨江苏省植物病理学会第十次会员代表大会论文集[C];2003年
2 蒋红云;张燕宁;舒朗;冯平章;;二氧化氯对几种农作物病害防控潜力的初步研究[A];科技创新与绿色植保——中国植物保护学会2006学术年会论文集[C];2006年
3 朱有勇;;生物多样性控制农作物病害的理论与实践[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策(上册)[C];2002年
4 杨建民;杨超群;;土壤有机质与农作物病害[A];河南省植物保护研究进展Ⅱ(下)[C];2007年
5 刁春友;;江苏省农作物主要病害发生防治情况回顾与展望[A];江苏省植物病理学会第九届会员代表大会暨学术研讨会论文集[C];1999年
6 郑爱萍;李平;孙惠青;李凤梅;闫敏;宋永燕;;防治主要农作物病害的新型抗生素产生菌的筛选和鉴定[A];首届中国青年学者微生物遗传学学术研讨会论文摘要集[C];2002年
7 姜兆远;段霞瑜;周益林;杨信东;;混合品种在农作物病害控制中的作用[A];农业生物灾害预防与控制研究[C];2005年
8 谢德龄;倪楚芳;朱昌雄;;农抗120—抗真菌的抗生素[A];全国生物防治学术讨论会论文集[C];1991年
9 林凤英;吴建成;刘星;;浅析漳州市区霾天气特征及其对设施农业的影响[A];第33届中国气象学会年会 S14 提升气象科技创新能力,保障农业丰产增效[C];2016年
10 杨静;施竹凤;高东;刘林;朱有勇;李成云;;生物多样性控制作物病害研究进展[A];全国生物遗传多样性高峰论坛会刊[C];2012年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 维农;诊断农作物病害的X射线仪[N];东方城乡报;2006年
2 尚武;黑龙江省农作物病害发生风险大[N];农资导报;2015年
3 李涛;近期农作物病害抬头 各地需加紧防治[N];齐齐哈尔日报;2008年
4 本报记者 游雪晴;农作物病害监测预报技术让农民不再流泪[N];科技日报;2013年
5 姜东峰 姜毓翔 记者 纪红;讷河请农业专家为农民解难[N];黑龙江经济报;2005年
6 本报记者 王军;科技到田是土地专家医院的使命[N];农资导报;2010年
7 记者 张文;市植保部门邀请自治区植保专家诊治农作物病害[N];巴彦淖尔日报(汉);2010年
8 ;多氧清是什么[N];农民日报;2001年
9 河北省农林科学院石家庄果树所 王迎涛;梨园雨季管理抓什么[N];河北科技报;2004年
10 ;作物霜霉类病的防治技术[N];科技日报;2006年
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1 曾伟辉;面向农作物叶片病害鲁棒性识别的深度卷积神经网络研究[D];中国科学技术大学;2018年
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3 吴娜;基于图像检索的农作物叶部病害识别关键技术研究[D];中国科学技术大学;2018年
4 宋凯;基于计算机视觉的农作物病害识别方法的研究[D];沈阳农业大学;2008年
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1 房思思;基于实例和参数迁移的农作物病害图像识别研究[D];中国科学技术大学;2018年
2 卜翔宇;基于叶片图像的农作物病害识别方法研究[D];合肥工业大学;2017年
3 陈刚;农作物病害图像处理系统[D];沈阳理工大学;2008年
4 蒋曼曼;稀疏表示框架下的农作物病害图像识别方法研究[D];河南大学;2017年
5 张芳;基于计算机视觉的农作物病害检测系统的研究[D];陕西科技大学;2013年
6 唐胜;基于神经网络的农作物病害诊断专家系统的设计[D];湘潭大学;2001年
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