基于圖像的水稻病蟲害分割算法研究.pdf

1、水稻在生長的過程中會出現(xiàn)多種害蟲和病害為害，傳統(tǒng)的水稻病蟲害調(diào)查方法主要包括燈誘水稻害蟲人工識別與計數(shù)、人工田間調(diào)查害蟲識別與計數(shù)、人工田間調(diào)查病害和害蟲為害狀診斷等方法。依靠人工識別、計數(shù)與診斷在田間調(diào)查任務(wù)重、效率低、非實時性等問題。隨著計算機視覺和圖像處理技術(shù)成熟發(fā)展，利用圖像實現(xiàn)水稻病蟲害的自動識別與診斷成為了可能;但是要實現(xiàn)自動識別與診斷，首先就是對感興趣區(qū)域檢測或背景分割。針對水稻害蟲、害蟲為害狀和病害的圖像分割的差異性，本

2、文從以下三個方面進(jìn)行分割算法的研究，主要研究內(nèi)容和結(jié)果包括:
　　(1)研究基于圖像的水稻害蟲的分割算法研究，首先對采集的害蟲圖像進(jìn)行裁剪，裁剪至害蟲區(qū)域占整幅圖像的2/5-3/5左右;然后從圖論的角度分析，采用交互式標(biāo)記和無監(jiān)督的圖割算法進(jìn)行水稻害蟲的分割研究;最后通過ROC曲線對分割結(jié)果進(jìn)行評價。
　　(2)研究基于圖像的水稻害蟲為害狀分割算法研究，首先對采集的害蟲為害狀圖像進(jìn)行裁剪，裁剪為害狀區(qū)域占整幅圖像的2/5～3

3、/5左右;水稻主要害蟲為害狀包括稻縱卷葉螟和二化螟的為害，根據(jù)其為害的特點，本文從顯著性算法進(jìn)行研究，分別從不同的顯著性分割算法進(jìn)行水稻蟲害分割;最后通過ROC曲線進(jìn)行分割結(jié)果評價。
　　(3)研究基于圖像的水稻病害分割算法研究，首先對采集的水稻病害圖像進(jìn)行裁剪，裁剪至病害區(qū)域占整幅圖像的2/5-3/5左右;然后對圖像預(yù)處理，顏色空間分析，以及邊界跟蹤算法進(jìn)行病斑分割。最后通過ROC曲線對分割結(jié)果評價。
　　本研究對水稻病蟲