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《電子測試雜志》2015年第四期
1.1顏色特征提取顏色是描述向日葵葉部病害最直接的視覺特征，顏色空間是采用某種數(shù)學(xué)方法來形象化表示顏色的，常見的顏色空間有RGB、HSI、XYZ等。在農(nóng)作物病害圖像研究中主要采用RGB和HSI顏色模型，在自然環(huán)境下采集到的向日葵病害葉部圖像容易受光照等外界因素影響（即對亮度較敏感），而RGB顏色模型各分量與亮度密切相關(guān)（即圖像亮度改變，R、G、B三分量也隨之改變），由此可見，RGB顏色空間并不能準(zhǔn)確表達(dá)病害圖像的顏色特征。與RGB顏色模型相比，HSI顏色模型更符合人的視覺特性，不僅可以避免光照和不同采集方法對病害樣本圖像的影響，而且可以有效地減少病害圖像顏色信息的丟失，更好的體現(xiàn)病斑的顏色特征，所以本研究將病害圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，轉(zhuǎn)換完成后，提取出HSI模型的三個(gè)顏色分量作為區(qū)分不同向日葵葉部病斑顏色特征的主要研究對象。HSI顏色空間和RGB顏色空間僅是同一物理量的兩種不同表示法，它們之間存在著某種轉(zhuǎn)換關(guān)系。若存在一幅RGB格式的彩色圖像，將其轉(zhuǎn)換為HSI格式圖像轉(zhuǎn)換公式如下所示。選取兩幅向日葵葉部銹病圖像進(jìn)行顏色特征參數(shù)比較，通過比較H、S、I三個(gè)分量的均值分布圖，進(jìn)行H、S、I三個(gè)顏色分量與向日葵銹病診斷的研究。經(jīng)查閱資料及反復(fù)試驗(yàn)確定由H分量作為顏色特征參量標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行相似度測定。
1.2紋理特征提取紋理特征描述主要有統(tǒng)計(jì)法和結(jié)構(gòu)法兩種方法。由于向日葵葉片紋理是在自然生存環(huán)境下形成的，其紋理在個(gè)別像素點(diǎn)上無規(guī)則可循，但在像素點(diǎn)聚集的某個(gè)區(qū)域內(nèi)會體現(xiàn)出規(guī)律性，這屬于準(zhǔn)規(guī)則紋理，不適合利用結(jié)構(gòu)的方法對其進(jìn)行描述。因此，本文利用灰度共生矩陣對向日葵葉部病斑紋理進(jìn)行研究分析，通過對比分析提取出最佳紋理特征參數(shù)作為向日葵葉部不同病害紋理識別的判別依據(jù)。由于灰度共生矩陣不能直接用于描述圖像的紋理特征，所以采用矩陣狀況的統(tǒng)計(jì)量，常用的有以下幾種。由向日葵銹病圖像作為紋理特征參數(shù)的分析展示。研究分析病害分別在距離d=1和角度分別為0o、45o、90o、135o時(shí)灰度共生矩陣的特征，并分別提取它們的角能量、對比度、相關(guān)性、熵、逆差距共20個(gè)統(tǒng)計(jì)參量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究分析。取其中一幅圖紋理特征參數(shù)如圖3-6所示：
2病害識別
運(yùn)用紋理特征的方法對其余十幅銹病葉片圖進(jìn)行參數(shù)分析，取值范圍如下：確定含銹病葉片紋理各參數(shù)大致范圍，進(jìn)行識別。取10幅向日葵葉部圖片，其中含向日葵銹病圖6幅，經(jīng)識別，其中4幅葉片圖含銹病，識別率達(dá)66.7%。雖然不是所有的銹病都能被正確地識別，還存在一定的誤差，但總體上可以較好的識別出病害葉片。
3結(jié)術(shù)語
本研究結(jié)合向日葵葉部染病時(shí)病斑所呈現(xiàn)的顏色、紋理等生物特征，采用先進(jìn)的數(shù)字圖像處理技術(shù)對向日葵葉部病害進(jìn)行診斷識別；并以MATLAB為平臺，實(shí)現(xiàn)向日葵葉部病害圖像預(yù)處理、病斑特征提取和病害診斷，最終對向日葵葉部銹病進(jìn)行識別。在研究過程中得出如下結(jié)論：（1）向日葵葉部病害圖像預(yù)處理。本文經(jīng)過對鄰域?yàn)V波法、中值濾波法和矢量中值濾波法進(jìn)行比較分析之后，得出中值濾波法對圖像去噪效果較好，處理過程中很好的保留了病斑原始有用信息且圖像不模糊。葉部病斑分割時(shí)采用最大類間方差法自動求取閾值對向日葵葉部病斑進(jìn)行分割。（2）向日葵葉部病斑特征提取。利用病斑的顏色特征和紋理特征，經(jīng)過對多個(gè)特征描述進(jìn)行對比試驗(yàn)之后，選出6個(gè)特征參量（11個(gè)值）作為不同病害識別的依據(jù)。結(jié)果表明，選出的6個(gè)特征參量能夠較好地表示向日葵葉部病斑的特點(diǎn)。（3）向日葵葉部病害識別。通過顏色特征、紋理特征得出向日葵葉部是否含有銹病。
作者：狄鵬慧呂芳單位：內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院