基于圖像特征的玉米葉部病害模糊識別研究與應用.pdf

1、隨著計算機處理能力的不斷增強，以及圖像處理與識別技術的快速發(fā)展，數(shù)字圖像處理與識別技術在農(nóng)業(yè)中的應用越來越廣泛，并將成為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化與自動化的重要技術力量農(nóng)業(yè)信息采集工作量巨大，信息的實時性和準確性是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學研究領域普遍關注的問題，如何及時快速地進行農(nóng)作物病害的準確判斷一直是計算機技術面向農(nóng)業(yè)領域研究工作的一項重要內(nèi)容作物的病蟲草害嚴重影響作物的產(chǎn)量和質量，本文針對作物病蟲草害的自動化識別程度低，診斷不準確的問題，以計算機圖像處

2、理技術為重要手段，綜合運用圖像處理和植物病理學方面的知識，在國家自然科學基金項目（303060047）資助下，以常見的玉米葉部病害為研究對象，提出可行的識別方法，提高識別診斷的精度，為作物病蟲草害自動識別診斷的相關研究提供理論依據(jù)
　　 本論文闡述了圖像處理與識別的基本理論，使用VC++編程語言建立了玉米葉部病害的診斷識別軟件系統(tǒng)課題組選擇圖像獲取設備，搭建硬件檢測系統(tǒng)，獲取大田環(huán)境下的玉米葉部病害圖片研究根據(jù)玉米葉部病害的特點

3、，綜合應用圖像平滑閾值法區(qū)域標記局部閾值法和區(qū)域增長法相結合的算法（TSRG），對玉米葉部病害圖片進行分割統(tǒng)計病斑的個數(shù)出去冗余斑點，同時提取出病斑的顏色和形狀特征；采用基于模糊決策最大隸屬度原則的模糊識別算法對玉米葉部的大斑病小斑病灰斑病褐斑病彎苞菌葉斑病銹病六種病害進行分類識別，并綜合與其它識別方法的識別結果進行比較，得到較高精度的識別診斷結果，為研究作物病蟲草害的智能識別診斷提供了軟件和技術支持
　　 本研究取得了以下兩方