[发明专利]一种温室蔬菜叶部病害图像自动识别方法在审
| 申请号： | 201310591368.5 | 申请日： | 2013-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN103559511A | 公开（公告）日： | 2014-02-05 |
| 发明（设计）人： | 李乃祥;郭鹏;刘同海;王学利;余秋冬 | 申请（专利权）人： | 天津农学院 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06K9/00;G06T7/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300384 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种温室蔬菜叶部病害图像自动识别方法，包括：对蔬菜叶部病害进行图像采集；自动生成阈值：采用二维最大熵原理，结合图像的平均灰度级别和邻域内灰度级别进行估计，并利用差分进化算法对自动生成的阈值进行优化，取30次以上的独立运行的差分进化算法优化后的结果的平均值作为图像分割用的阈值；利用阈值对已知蔬菜叶部病害图像进行分割，获取病斑区域的图像；分析病斑的特征，获得蔬菜叶部病害图像病斑的颜色、纹理、形状特征参数；对病斑特征进行融合，并进行病害种类特征识别。本发明可实现在不对蔬菜病叶做损伤的情况下对温室大棚内的叶部病害进行快速有效地诊断，很好地应用于温室蔬菜病害监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 温室 蔬菜 病害 图像 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
一种温室蔬菜叶部病害图像自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）对蔬菜叶部病害进行图像采集；2）自动生成阈值：采用二维最大熵原理，结合图像的平均灰度级别和邻域内灰度级别进行估计，并利用差分进化算法对自动生成的阈值进行优化，取30次以上的独立运行的差分进化算法优化后的结果的平均值作为图像分割用的阈值；3）利用阈值对已知蔬菜叶部病害图像进行分割，获取病斑区域的图像；4）分析病斑的特征，获得蔬菜叶部病害图像病斑的颜色、纹理、形状特征参数；5）对步骤4）获得的病斑特征进行融合，并进行病害种类特征识别。
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