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题名利用图像识别技术计算薇甘菊锈病的相对病斑面积
被引量：2
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作者
任行海
刘博
乔曦
王福宽
钱万强
万方浩
刘怀
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机构
西南大学植物保护学院
中国农业科学院基因组研究所
广西大学机械工程学院
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出处
《生物安全学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期72-77,共6页
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基金
深圳市大鹏新区科技创新和产业发展专项资金项目(KJYF202001-03)
深圳市孔雀团队项目(KQTD20180411143628272)
+1 种基金
深圳市大鹏新区科技创新和产业发展专项资金资助项目(PT202001-06)
国家自然科学基金青年科学基金项目(31801804)。
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文摘
【目的】为了定量评估薇甘菊柄锈菌对薇甘菊的防控效果,研发一种基于图像识别技术的高效、准确的薇甘菊叶片相对病斑面积的计算方法。【方法】利用图像识别、网格法、复印称重法3种相对面积的计算方法,分别计算薇甘菊感染柄锈菌后的相对病斑面积,并结合以手动分割的结果作为标准,计算各方法的绝对准确率和绝对误差并作为评价指标,最终对3种相对病斑面积的计算方法开展系统、科学的评估。【结果】与网格法、复印称重法相比,基于超绿和超红算法分割病斑的图像识别方法能够准确、快速地计算出薇甘菊锈病病斑的相对面积,其绝准确率均值达到98%以上,绝对误差率均值仅有1.81%,处理一张4608×3456像素彩色图像只需要45.77 s。【结论】与传统的病斑面积计算方法相比,图像识别技术能够准确、快速地将病斑区域与健康区域分割,并准确地计算相对病斑面积。
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关键词
薇甘菊锈病
相对病斑面积
图像分割
exg+exr算法
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Keywords
Mikania micrantha rust
RLA
image segmentation
exg+exr clustering
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S451.3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于ExG因子的水稻病斑分割技术
被引量：1
- 2
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作者
朱盼盼
张正华
郭丽瑞
闫雪纯
张珂元
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机构
扬州大学信息工程学院(人工智能学院)
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出处
《信息与电脑》
2022年第9期73-76,共4页
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基金
江苏省大学生创新创业训练计划项目(项目编号:202111117062Y)
扬州大学学科特区学科交叉课题“智能化稻麦生产精准变量喷洒关键技术研究与平台研发”(项目编号:yzuxk202008)。
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文摘
为了监测水稻病害等级并及时做好预防,本文提出一种基于超绿超红算法(ExG+ExR)结合最大类间方差法(Nobuyuki Otsu,OTSU)分割水稻病斑区域。首先,针对传统阈值算法分割效果不佳的缺陷,利用加权平均值进行灰度处理,通过直方图均衡化改善图像质量,并且以自适应中值滤波保护图像细节,从而实现对图像的降噪及增强处理;其次,通过ExG+ExR结合OTSU依次从背景分割出水稻叶片和病斑区域;最后,本文提出的方法与复印称重法和KNN算法比较,在800×300图像中平均绝对准确率高达98.28%,并且只有1.53%的平均绝对误差率。对比结果表明,该算法能够有效分割水稻的病斑区域,为有效识别病害种类及等级奠定了基础。
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关键词
水稻病斑
灰度处理
直方图均衡化
中值滤波
exg+exr算法
OTSU
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Keywords
rice disease spot
grayscale processing
histogram equalization
median filtering
exg+exr OTSU
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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