[發明專利]一種基于圖像處理的蘋果樹病蟲害的識別方法有效

申請號：	202010419514.6	申請日：	2020-05-18
公開（公告）號：	CN111598001B	公開（公告）日：	2023-04-28
發明（設計）人：	薛楠;王鵬;姜玉良;李東濱	申請（專利權）人：	哈爾濱理工大學
主分類號：	G06V20/10	分類號：	G06V20/10;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08
代理公司：	哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211	代理人：	鄧宇
地址：	150080 黑龍***	國省代碼：	黑龍江;23
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于圖像處理蘋果樹病蟲害識別方法
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【說明書】：

本發明提供了一種基于圖像處理的蘋果樹病蟲害的識別方法，用于識別三種常見的蘋果樹病蟲害，屬于圖像處理技術領域。一種基于圖像處理的蘋果樹病蟲害識別方法主要包括六個步驟：首先進行蘋果樹圖像信息采集；然后使用自動色彩增強算法去除其光照的影響；通過均值漂移聚類算法對圖像進行聚類分割，保留枝干、樹葉、蘋果三部分，提高圖像特征值提取的準確性；利用Tamura算法提取分割后圖像的線性度、粗糙度、對比度、方向度四類特征值；將上述四類特征值作為輸入量訓練徑向基神經網絡模型；最后將神經網絡模型與Softmax分類器結合確定蘋果樹所患病蟲害。本發明與現有的蘋果樹病蟲害識別方法相比，不受光照等自然環境的影響，同時具有很高的實時性和準確率。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于圖像處理的蘋果樹病蟲害的識別方法。

背景技術

中國是世界上蘋果種植面積最大，也是總產量最高的國家。據官方數據顯示，2015年中國蘋果樹種植總面積在3500萬畝左右，蘋果總產量在4000萬噸以上。隨著我國農業結構的不斷調整以及生產布局的逐步優化，蘋果的生長環境得以改善，生產效益有了較大提高，但與國際先進水平相比，仍存在明顯差距。

在蘋果生產作業中，病蟲害的發生與發展一直是果農們面對的一大難題。在蘋果樹的種植中有三種常見的病害：斑點落葉病、輪紋病、褐腐病。斑點落葉病的主要癥狀為初期樹葉上出現褐色圓點，逐漸擴大為紅褐色，邊緣紫褐色，病部中央常具深色斑點或同心輪紋；輪紋病主要癥狀為樹干發病，以皮孔為中心形成暗褐色、水漬狀或小潰瘍斑，邊緣開裂翹起，呈青灰色；褐腐病主要癥狀為果實表面出現淺褐色小斑，軟腐狀，病斑擴展速度極快，在10攝氏度情況下經十天即可使整個蘋果腐爛。

傳統的蘋果樹病蟲害檢測過多依賴于專家的經驗，效率低且不具有智能性是影響其病蟲害檢測性能的重要限制。大部分果樹的病況不能夠及時的被發現而導致病蟲害蔓延，即使后期進行治療后也會影響蘋果的產量。因此果樹實時監控技術的發展在整個蘋果產業中是十分重要的。

目前蘋果樹病蟲害識別方法研究主要有基于向量機的病蟲害識別方法和基于高光譜成像的病蟲害識別方法。然而現有的研究中很少考慮光照的影響；由于在識別過程中對全部蘋果樹圖像進行處理而導致了算法實時性較差，準確率不高；大部分研究只是判斷蘋果樹是否患病而未對所患病蟲害種類進行分類。

發明內容

本發明要解決的現有技術中存在的技術問題是：現有的研究中很少考慮光照的影響；由于在識別過程中對全部蘋果樹圖像進行處理而導致了算法實時性較差、準確率不高的問題。

本發明提供了一種基于圖像處理的蘋果樹病蟲害的識別方法，用于識別三種常見的蘋果樹病蟲害。

本發明采用如下方法來實現：一種基于圖像處理的蘋果樹病蟲害的識別方法，其特征在于，包括：

步驟一、對蘋果樹圖像進行信息采集；

步驟二、對所采集的蘋果樹圖像使用自動色彩增強算法進行圖像增強預處理；

步驟三、對預處理后的圖像使用均值漂移聚類算法進行初步聚類分割，保留圖像中枝干、樹葉、蘋果三部分；

步驟四、利用Tamura算法提取步驟三中聚類保留圖像的線性度、粗糙度、對比度、方向度四類特征值；

步驟五、將步驟四中的四類特征值作為輸入量，通過構造和訓練得到徑向基神經網絡模型；

步驟六、利用步驟五中得到的徑向基神經網絡模型與Softmax分類器結合確定蘋果樹所患病蟲害類型。