[發明專利]一種基于移動互聯網模式和葉片顏色分析的小麥生長狀態診斷方法

有效

• 申請號: 201410206856.4
• 申請日: 2014-05-15
• 公開（公告）號: CN103955938B
• 公開（公告）日: 2017-03-08
• 發明（設計）人: 江朝暉;楊春合;營米;張靜;饒元;劉連忠;陳祎瓊
• 申請（專利權）人: 安徽農業大學
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90;G06T7/10
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責任公司34101
• 代理人: 何梅生

1.一種基于移動互聯網模式和葉片顏色分析的小麥生長狀態診斷方法，其特征是按如下步驟進行：

步驟A、智能手機采集小麥葉片圖像，并傳輸至后臺服務器；

步驟B、所述后臺服務器將所接收的小麥葉片圖像利用雙重同態濾波方法進行消除光照影響處理后獲得預處理樣本圖像；

步驟C、對所述預處理樣本圖像通過顏色分析方法獲取小麥的生長狀態信息和病害結果并反饋給所述智能手機；

步驟D、所述智能手機接收所述生長狀態信息和病害結果并進行顯示。

2.如權利要求1所述的圖像顏色特征的小麥生長狀態診斷方法，其特征在是，所述步驟B中的雙重同態濾波方法是按如下步驟進行：

步驟B1、將所述小麥葉片圖像中的R矩陣、G矩陣和B矩陣進行同態濾波分別獲得色彩均衡化的R矩陣、G矩陣和B矩陣；

步驟B2、利用所述色彩均衡化的R矩陣、G矩陣和B矩陣分別獲得由色度H矩陣、飽和度S矩陣和亮度I矩陣構成的HSI色彩空間矩陣，對所述亮度I矩陣進行同態濾波用于消除光照影響；

步驟B3、將所述HSI色彩空間矩陣轉換成RGB色彩空間矩陣，獲得所述預處理樣本圖像。

3.如權利要求書1所述的基于移動互聯網模式和葉片顏色分析的小麥生長狀態診斷方法，其特征是，所述步驟C中通過顏色分析方法獲取小麥生長信息和病害結果是如下步驟進行：

步驟C1、對所述預處理樣本圖像利用Otsu閾值分割方法進行圖像分割處理獲得葉片信息圖像，并利用R、G、B分量值的比較法進行病害圖像分割處理獲得病害葉片圖像；

步驟C2、對所述葉片信息圖像提取R均值、G均值、B均值并計算R均值與G均值之間的差值以及綠色標準化值；

步驟C3、將所述葉片信息圖像轉換為灰度圖像，并提取所述灰度圖像的灰度均值作為灰度的特征參數；

步驟C4、由所述綠色標準化值建立氮含量的回歸模型，由所述R均值與G均值之間的差值建立葉綠素含量的回歸模型；并根據灰度均值和G均值建立小麥葉片含水率模型；

步驟C5、對所述病害葉片圖像提取R均值、G均值、B均值并以所述G均值為參照值獲得小麥病害特征參數；

步驟C6、根據所述小麥病害特征參數進行分類統計獲得病害種類區域；

步驟C7、對待識別小麥葉片圖像通所述步驟B、步驟C1至步驟C3處理后輸入到所述氮含量的回歸模型、葉綠素含量的回歸模型和葉片含水率模型中分別獲得待識別小麥葉片的氮含量、葉綠素含量和含水率；由所述氮含量、葉綠素含量和含水率構成小麥的生長狀態信息；

步驟C8、對待識別小麥葉片圖像通過所述步驟B、步驟C1和步驟C5獲得所述待識別小麥葉片圖像的病害特征參數，根據所述待識別小麥葉片圖像的病害特征參數獲得與所述病害種類區域距離最近的病害種類，從而獲得病害結果。