基于图像特征的茶叶病害识别方法研究

发布时间：2023-04-08 05:40

　　茶叶是我国最主要的饮品之一,并且中国也是茶叶种植规模最大的国家之一,而茶叶的各种病害一直严重影响着茶叶的产量和质量。传统的病害防治方法不仅耗时耗力,而且治理效果欠佳。随着近些年计算机技术、图像处理和模式识别等技术的不断发展,利用图像特征对于植物病害进行自动化诊断变得可行。本文为实现自然环境下茶叶病害的准确识别,以茶叶病害中较为常见的茶白星病、茶褐色叶斑病和茶云纹叶枯病作为研究对象,研究基于图像特征的茶叶病害的分类识别方法。主要的研究内容和结论如下:(1)由于在自然环境下采集的茶叶病害图像具有复杂的背景,并且不同病害的病斑特点又各不相同,本文分别为三种病害设计了不同的预处理方式。在提取茶白星病的病斑时,对病害灰度图像进行自适应滤波,后使用灰度变换、开运算重构、顶帽运算以及Otsu图像分割等方法,最终有效提取率为100%。在提取茶褐色叶斑病的病斑时,对病害彩色图像进行自适应滤波,后经颜色空间变换后,再利用H通道进行Otsu图像分割,最后通过形态学开闭运算等操作,最终的有效提取率可达98%。在提取茶云纹叶枯病的病斑时,对病害彩色图像进行自适应滤波,后经颜色空间变换后,再利用Otsu对H-S和...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 存在的问题
    1.3 主要研究内容与技术路线
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 技术路线
第二章 材料与方法
    2.1 病害对象
    2.2 试验方法
    2.3 本章小结
第三章 病害图像预处理
    3.1 图像处理理论基础
        3.1.1 颜色空间
        3.1.2 图像增强
        3.1.3 图像分割
        3.1.4 形态学处理
    3.2 茶叶病斑提取方法
        3.2.1 茶白星病病斑提取
        3.2.2 茶褐色叶斑病病斑提取
        3.2.3 茶云纹叶枯病病斑提取
    3.3 试验结果和分析
    3.4 本章小结
第四章 病斑特征提取
    4.1 颜色特征提取
        4.1.1 颜色矩
        4.1.2 颜色直方图
        4.1.3 颜色特征提取结果
    4.2 纹理特征提取
        4.2.1 灰度共生矩阵
        4.2.2 灰度共生矩阵统计量
        4.2.3 纹理特征提取结果
    4.3 形状特征提取
        4.3.1 链码原理
        4.3.2 特征值计算
        4.3.3 基于不变矩提取形状特征
        4.3.4 形状特征提取结果
    4.4 本章小结
第五章 茶叶病害识别方法研究
    5.1 数据整理
    5.2 基于BP神经网络的茶叶病害分类
        5.2.1 BP神经网络算法介绍
        5.2.2 BP神经网络的构建
        5.2.3 BP神经网络的训练和测试
        5.2.4 试验结果和分析
    5.3 基于随机森林的茶叶病害分类
        5.3.1 随机森林算法介绍
        5.3.2 随机森林的构建
        5.3.3 随机森林的训练和测试
        5.3.4 试验结果和分析
    5.4 基于支持向量机的茶叶病害分类
        5.4.1 支持向量机算法介绍
        5.4.2 支持向量机的构建
        5.4.3 支持向量机的训练和测试
        5.4.4 试验结果和分析
    5.5 茶叶病害识别结果对比和分析
    5.6 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 创新点
    6.3 展望
参考文献
致谢



本文编号：3786122