基于叶片图像分析的马铃薯疾病诊断技术研究

发布时间：2021-11-03 21:55

　　马铃薯作为一种健康美味的食物,备受人们喜爱。最近几年,马铃薯在全国范围内的种植量以及消费量都大幅提升,我国已经发展成为马铃薯种植业以及制造业最大的国家,但大面积的马铃薯种植业的发展面临新的难题与挑战。在马铃薯生长过程中,由于受种植地区的土壤、温度、空气等影响,导致马铃薯生长过程中很容易产生病虫害,这就给马铃薯产业的发展带来了阻碍。如何简单快捷地诊断马铃薯病虫害并及时治疗是亟需解决的问题。图像识别技术是在信息高速发展、智能化水平不断提升的环境下而产生并不断发展的一项重要技术,图像识别的主要原理是由计算机代替人工劳动去发现和处理生产需要的大量信息,从而达到提高劳动生产率、将劳动者从可替代性的工作中解放出来,更大程度的实现生产智能化。基于图像识别技术进行的马铃薯病虫害检测是利用图像识别技术检测出马铃薯在生长过程中出现病虫害的过程。将图像识别技术应用到马铃薯疾病诊断可以简化识别过程、提高识别准确率,从而推动马铃薯产量的增加。本文将图像识别技术应用到马铃薯的病虫害检测主要分为三个步骤:（1）使用opencv技术对图像进行灰度化、二值化、去噪等图像预处理;（2）使用滑窗的方式在图像上提取设定的特征... 

【文章来源】：河北农业大学河北省

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

简单平滑和高斯平滑处理的差异Fig.2-3DifferencesbetweenSimpleSmoothingandGaussSmoothing

中值滤波是统计排序滤波器的一个最常见的应用，它是一种对采排列后取得中心点像素值的一种手段。图像的中值滤波在图像中点的消除方面有显著的效果。小节介绍过图像的简单平滑和图像的高斯平滑，都是采用的将离分摊到整个采样图片的领域中的每个像素，用这种方法来减小离后的分类的干扰。但是这样做会付出一定的代价，就是采样图像降低，从而可能影响到识别结果。如图 2-4 所示，我们可以清行简平滑是将噪声点对图像的影响分担到了采样图像领域的其

图 2-4 孤立噪声点的简单平滑Fig.2-4 Simple Smoothing of Isolated Noise Points以看出，简单平滑对于消除孤立的噪声点是比较有效的声不是孤立的噪声点，而是一块噪声斑或者是一片密集的效果就不是很理想了。而如果在使用中值滤波算法中的孤立的噪声并不是非常的在意，中值滤波算法关注的跟邻域内的其他像素具有非常密切的关系。对于每一个法会选择具有代表性的像素值作为中心像素值，这样做声点对图像的影响。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于机器学习算法在数据分类中的应用研究[D]. 杨志辉.中北大学 2017
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本文编号：3474409