[发明专利]作物叶部病害抗性鉴定方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种作物叶部病害抗性鉴定方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：将采集的作物叶片的第一彩色图像输入预先训练后的深度网络，标记出第一彩色图像的叶片区域，形成标记有叶片区域的第二彩色图像，并提取第二彩色图像中的目标叶片区域；利用深度卷积网络集成方法对目标叶片区域进行病害程度分类；根据目标叶片区域的病害程度以及相应作物病害的抗性分类标准，确定作物叶片对应的作物的病害抗性等级。本发明主要利用图像处理、模式识别等技术对获取的作物叶片图像进行预处理、目标叶片提取、病害程度等级分类，进而有效地计算出作物病害抗性等级，为抗病品种的准确筛选提供重要依据。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种作物叶部病害抗性鉴定方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

病害是影响作物产量和质量的一个重要因素，为减少损失，种植和推广抗病品种是防治病害最简单、经济、有效的方法。因此，抗病品种的选育在作物育种中至关重要，而快速、准确、可靠的病害抗性鉴定方法是筛选抗病品种的前提。

目前，在作物病害抗性鉴定这一育种环节，仍然处于传统的人工方法，即育种专家通过目测作物发病部位（例如作物叶片），确定作物病害程度等级，据此判断选育的品种对该病害抗性等级。

这种方法存在鉴定结果依赖育种者的专业技术水平、劳动强度大、鉴定结果主观性强等显著问题，极易导致抗病品种的误选和错选。

为此，迫切需要研究一种稳定性好、鉴定结果准确的作物病害抗性鉴定方法，以期实现作物病害抗性鉴定的信息化、标准化、智能化，从而实现抗病品种的精准选育。

发明内容

为克服上述现有问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种作物叶部病害抗性鉴定方法、系统、电子设备及存储介质。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种作物叶部病害抗性鉴定方法，包括：

将采集的作物叶片的第一彩色图像输入预先训练后的深度网络，标记出所述第一彩色图像的叶片区域，形成标记有叶片区域的第二彩色图像，并提取所述第二彩色图像中的目标叶片区域；

利用深度卷积网络集成方法对所述目标叶片区域进行病害程度分类；

根据所述目标叶片区域的病害程度以及相应作物病害的抗性分类标准，确定所述作物叶片对应的作物的病害抗性等级。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出进一步改进。

进一步的，所述将采集的作物叶片的第一彩色图像输入预先训练后的深度网络，标记出所述第一彩色图像的叶片区域之前还包括：

基于引导滤波的图像增强方法对采集的作物叶片的第一彩色图像进行图像增强预处理，得到作物叶片的第三彩色图像；

相应的，将作物叶片的所述第三彩色图像输入预先训练后的深度网络，标记出所述第三彩色图像的叶片区域，形成标记有叶片区域的第二彩色图像。

进一步的，所述基于引导滤波的图像增强方法对采集的作物叶片的第一彩色图像进行图像增强预处理，得到作物叶片的第三彩色图像包括：

将所述第一彩色图像从RGB颜色空间转换到CIE L^*a^*b^*颜色空间；

利用亮度分布特征计算出细节图像的增强权重，计算公式如下：

；

其中，和分别是亮度空间内所述第一彩色图像的所有像素点的亮度值的最大值和平均值，为固定常数；

利用引导滤波算法对所述第一彩色图像进行平滑处理，将所述第一彩色图像分为细节图像和基础图像；