基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的葡萄病害識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文基于數(shù)字圖像處理技術(shù)，研究、開(kāi)發(fā)了一套基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的葡萄病害識(shí)別系統(tǒng)。給出了該系統(tǒng)的技術(shù)描述，設(shè)計(jì)思想、程序框架、圖像處理的具體算法以及整個(gè)識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。系統(tǒng)中首先根據(jù)葡萄葉部病斑的顏色特征，采用改進(jìn)彩色圖像矢量中值濾波方法對(duì)葡萄病害圖像進(jìn)行預(yù)處理，試驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)矢量中值濾波方法運(yùn)算速度加快，濾波效果與矢量中值濾波方法相當(dāng)。針對(duì)葡萄病害圖像的特點(diǎn)，利用葉部病斑的顏色信息，采用RGB顏色空間，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法，對(duì)

2、預(yù)處理后的葡萄病害彩色圖像進(jìn)行真彩色分割。對(duì)葡萄病害濾波后的圖像進(jìn)行分割的試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能正確地把病斑從正常部分分割出來(lái)。由于葡萄病害分割后的圖像中有孤立的小點(diǎn)、毛刺和小空洞，而這些噪聲將對(duì)后續(xù)識(shí)別工作產(chǎn)生一定的影響，因此采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開(kāi)、閉運(yùn)算對(duì)分割后的圖像作進(jìn)一步的處理，達(dá)到消除圖像噪聲的目的。最后基于葡萄葉部病斑形狀、紋理等生物特征，采用支持向量機(jī)識(shí)別方法對(duì)葡萄病害進(jìn)行識(shí)別。 由于在葡萄病害識(shí)別過(guò)程中用到的算法一

3、般都比較復(fù)雜，直接用高級(jí)語(yǔ)言開(kāi)發(fā)整個(gè)系統(tǒng)將要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力，因此將開(kāi)發(fā)過(guò)程分為兩大部分。其中圖像處理部分(主要包括圖像增強(qiáng)、圖像分割以及分割后圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等工作)用vc++語(yǔ)言直接編寫(xiě)；麗對(duì)圖像的特征提取和最后的識(shí)別部分則以vc++作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)來(lái)調(diào)用MATLAB的方法來(lái)完成。MATLAB的編程高效而靈活，它具有強(qiáng)大、豐富的內(nèi)置函數(shù)，并且其在圖像處理方面的應(yīng)用有著獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。通過(guò)接口實(shí)現(xiàn)VC++與MATLAB的混合編程，從而縮