[發明專利]一種西藏青稞白粉病識別方法

在審

• 申請號: 201910015485.4
• 申請日: 2019-01-08
• 公開（公告）號: CN109685082A
• 公開（公告）日: 2019-04-26
• 發明（設計）人: 唐樟春;金濤;薛琦;劉杰;夏艷君;謝葭
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/48
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 陳一鑫

本發明公開了一種西藏青稞白粉病識別方法，屬于圖像處理領域。首先對圖像進行預處理，然后把將預處理之后的圖像轉換到HSV顏色空間，設置H、S劃分等級及變化范圍，根據設置結果統計圖像中H、S分量數據并創建直方圖，歸一化圖像直方圖高度，將歸一化之后的直方圖高度及對應橫坐標作為圖像特征及標簽訓練SVM分類器，將用于測試的圖像樣本做同樣處理輸入到SVM分類器，獲得預測結果。本發明利用對圖像濾波消噪，提取顏色空間特征并歸一化，及支持向量機分類，能很好分類出正常青稞葉片和白粉病青稞葉片的圖像，提高了青稞白粉病的識別效率和準確度。

技術領域

本發明屬于圖像處理領域，尤其涉及一種基于SVM的青稞白粉病識別方法。

背景技術

青稞(Hordeum vulgareL.)是主要的禾谷類作物之一，全球第五大農作物，第四大谷物。青稞白粉病是由禾谷布氏白粉菌大麥專化型(Blumeria graminis f.sp.hordei)侵染引起，病原菌群體中存在豐富的生理小種變異。青稞白粉病是我國西南大麥產區的主要病害之一。

青稞白粉病是我區青稞上最常見的重要病害之一。是一種分布廣、為害重的種傳病害，發病嚴重時植株死亡率可達20％～30％，平均減產10％左右。嚴重影響青稞品質。

白粉病可侵害植株上部各器官，葉片是其主要侵染部位，發病后，由白色霉點慢慢地轉變成斑，到后來，斑的表層會形成白粉，會導致青稞營養不良，造成作物早衰，產量降低等情況。自2010年以來，西藏青稞白粉病危害日益嚴重，產量損失增大。青稞作為西藏人民主食，其持續穩產和高產對我國乃至世界糧食安全都有重大意義。

目前，青稞白粉病處于靠有經驗種植者肉眼判斷階段，經驗不足則可能判斷失誤，導致治療方法有誤，耽誤青稞病情，影響產量。該方法可以智能診斷出青稞白粉病，并有很好的準確性。

發明內容

針對現有欠缺的診斷青稞白粉病的技術問題，本發明提供一種基于SVM的青稞白粉病識別方法。該方法能減少青稞白粉病對人為診斷經驗的依賴，能增強特征表現型，提高分類準確性。

本發明包含圖像預處理，提取顏色特征并對其特征進行處理，訓練階段和測試階段。能對圖像及特征做很好的處理，能準確預測出青稞白粉病。因而本發明技術方案為一種西藏青稞白粉病識別方法,該方法包括：

步驟1：獲取健康青稞圖像和患白粉病的青稞圖像；

步驟2：對獲取的健康青稞圖像和患白粉病的青稞圖像進行RGB各通道做中值濾波；

步驟3：對步驟2得到所有圖像的RGB三個通道分別做離散傅里葉變換得到各通道的頻譜圖；

步驟4：對每幅圖像每個通道的頻譜圖分別進行Butterworth高通濾波；

步驟5：對步驟4得到的每幅圖像每個通道的濾波結果進行離散傅里葉逆變換，獲取結果圖像；

步驟6：將步驟5得到圖像的每個像素的顏色空間從RGB轉到HSV，計算出各像素點的H值和S值；

步驟7：將H平均劃分為16個等級，S平均劃分為8個等級，H分量變化為0到180，S變化范圍為0到255；

步驟8：對每一幅圖像進行如下處理；

對每個像素點的H值，根據步驟7劃分出的16個等級，統計每個等級的像素點個數及概率，并作出概率直方圖；對每個像素點的S值，根據步驟7劃分出的8個等級，統計每個等級的像素點個數及概率，并作出概率直方圖；統計每個像素H值出現的概率，并作出概率直方圖；統計每個像素S值出現的概率，并作出概率直方圖；

步驟9：歸一化各直方圖高度值；