基于圖像特征的茶葉病害識別方法研究
發(fā)布時間:2023-04-08 05:40
茶葉是我國最主要的飲品之一,并且中國也是茶葉種植規(guī)模最大的國家之一,而茶葉的各種病害一直嚴重影響著茶葉的產(chǎn)量和質(zhì)量。傳統(tǒng)的病害防治方法不僅耗時耗力,而且治理效果欠佳。隨著近些年計算機技術(shù)、圖像處理和模式識別等技術(shù)的不斷發(fā)展,利用圖像特征對于植物病害進行自動化診斷變得可行。本文為實現(xiàn)自然環(huán)境下茶葉病害的準確識別,以茶葉病害中較為常見的茶白星病、茶褐色葉斑病和茶云紋葉枯病作為研究對象,研究基于圖像特征的茶葉病害的分類識別方法。主要的研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)由于在自然環(huán)境下采集的茶葉病害圖像具有復(fù)雜的背景,并且不同病害的病斑特點又各不相同,本文分別為三種病害設(shè)計了不同的預(yù)處理方式。在提取茶白星病的病斑時,對病害灰度圖像進行自適應(yīng)濾波,后使用灰度變換、開運算重構(gòu)、頂帽運算以及Otsu圖像分割等方法,最終有效提取率為100%。在提取茶褐色葉斑病的病斑時,對病害彩色圖像進行自適應(yīng)濾波,后經(jīng)顏色空間變換后,再利用H通道進行Otsu圖像分割,最后通過形態(tài)學(xué)開閉運算等操作,最終的有效提取率可達98%。在提取茶云紋葉枯病的病斑時,對病害彩色圖像進行自適應(yīng)濾波,后經(jīng)顏色空間變換后,再利用Otsu對H-S和...
【文章頁數(shù)】:61 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.3 存在的問題
1.3 主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
第二章 材料與方法
2.1 病害對象
2.2 試驗方法
2.3 本章小結(jié)
第三章 病害圖像預(yù)處理
3.1 圖像處理理論基礎(chǔ)
3.1.1 顏色空間
3.1.2 圖像增強
3.1.3 圖像分割
3.1.4 形態(tài)學(xué)處理
3.2 茶葉病斑提取方法
3.2.1 茶白星病病斑提取
3.2.2 茶褐色葉斑病病斑提取
3.2.3 茶云紋葉枯病病斑提取
3.3 試驗結(jié)果和分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 病斑特征提取
4.1 顏色特征提取
4.1.1 顏色矩
4.1.2 顏色直方圖
4.1.3 顏色特征提取結(jié)果
4.2 紋理特征提取
4.2.1 灰度共生矩陣
4.2.2 灰度共生矩陣統(tǒng)計量
4.2.3 紋理特征提取結(jié)果
4.3 形狀特征提取
4.3.1 鏈碼原理
4.3.2 特征值計算
4.3.3 基于不變矩提取形狀特征
4.3.4 形狀特征提取結(jié)果
4.4 本章小結(jié)
第五章 茶葉病害識別方法研究
5.1 數(shù)據(jù)整理
5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶葉病害分類
5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法介紹
5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測試
5.2.4 試驗結(jié)果和分析
5.3 基于隨機森林的茶葉病害分類
5.3.1 隨機森林算法介紹
5.3.2 隨機森林的構(gòu)建
5.3.3 隨機森林的訓(xùn)練和測試
5.3.4 試驗結(jié)果和分析
5.4 基于支持向量機的茶葉病害分類
5.4.1 支持向量機算法介紹
5.4.2 支持向量機的構(gòu)建
5.4.3 支持向量機的訓(xùn)練和測試
5.4.4 試驗結(jié)果和分析
5.5 茶葉病害識別結(jié)果對比和分析
5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 創(chuàng)新點
6.3 展望
參考文獻
致謝
本文編號:3786122
【文章頁數(shù)】:61 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.3 存在的問題
1.3 主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 技術(shù)路線
第二章 材料與方法
2.1 病害對象
2.2 試驗方法
2.3 本章小結(jié)
第三章 病害圖像預(yù)處理
3.1 圖像處理理論基礎(chǔ)
3.1.1 顏色空間
3.1.2 圖像增強
3.1.3 圖像分割
3.1.4 形態(tài)學(xué)處理
3.2 茶葉病斑提取方法
3.2.1 茶白星病病斑提取
3.2.2 茶褐色葉斑病病斑提取
3.2.3 茶云紋葉枯病病斑提取
3.3 試驗結(jié)果和分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 病斑特征提取
4.1 顏色特征提取
4.1.1 顏色矩
4.1.2 顏色直方圖
4.1.3 顏色特征提取結(jié)果
4.2 紋理特征提取
4.2.1 灰度共生矩陣
4.2.2 灰度共生矩陣統(tǒng)計量
4.2.3 紋理特征提取結(jié)果
4.3 形狀特征提取
4.3.1 鏈碼原理
4.3.2 特征值計算
4.3.3 基于不變矩提取形狀特征
4.3.4 形狀特征提取結(jié)果
4.4 本章小結(jié)
第五章 茶葉病害識別方法研究
5.1 數(shù)據(jù)整理
5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶葉病害分類
5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法介紹
5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測試
5.2.4 試驗結(jié)果和分析
5.3 基于隨機森林的茶葉病害分類
5.3.1 隨機森林算法介紹
5.3.2 隨機森林的構(gòu)建
5.3.3 隨機森林的訓(xùn)練和測試
5.3.4 試驗結(jié)果和分析
5.4 基于支持向量機的茶葉病害分類
5.4.1 支持向量機算法介紹
5.4.2 支持向量機的構(gòu)建
5.4.3 支持向量機的訓(xùn)練和測試
5.4.4 試驗結(jié)果和分析
5.5 茶葉病害識別結(jié)果對比和分析
5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
6.1 結(jié)論
6.2 創(chuàng)新點
6.3 展望
參考文獻
致謝
本文編號:3786122
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