CN107527326A - 一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法，包括以下步骤：S1、采集小麦麦穗高光谱图像，并对上述高光谱图像进行去除噪声处理得到目标数据；S2、对目标数据进行第一次主成分分析得出第一分析结果，并基于第一分析结果提取出特征数据；S3、基于特征数据对目标数据进行第二次主成分分析并得出第二分析结果；S4、基于第一分析结果和第二分析结果分析小麦赤霉病害等级。本发明主要解决了利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行检测的难题；本发明利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行检测，提高了对被测小麦区域检测结果的有效性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及高光谱成像分析技术领域，尤其涉及一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法。
背景技术
小麦赤霉病是对小麦生产威胁最大的一种高发病，造成产量严重损失，致使出粉率降低，更为严重的是其病原菌产生的毒素还会危害人畜健康，引起食品安全问题。主要集中在我国长江中、下游地区和华南冬麦区以及东北春麦区。
高光谱成像技术是集光学、电子学、光电子学、计算机科学、信息处理等先进技术为一体的光学图像采集分析技术，可同时获取研究对象的图像信息和光谱信息。因为高光谱图像具有波段多、分辨率高、操作简单、对样品无损害、光谱范围窄、无污染、波段连续、数据量大、信息冗余量大，因而被人们广泛研究应用，尤其是应用于农业领域。陈纳等人利用高光谱成像技术对油菜菌核病进行快速诊断研究；张航利用高光谱成像技术对皮棉中的地膜进行识别方法的研究；张琳利用高光谱成像技术对病害的诊断方法进行研究；尹丽华利用高光谱成像技术对鲜枣进行分级研究；Yeh等人采用了不同的分析方法对草莓叶面炭疽病进行了高光谱诊断研究；Gabriel等通过研究蓝莓500～1000nm范围的高光谱数据与内部硬度、可溶性固形物含量的相关关系等。
现阶段国内外对于小麦赤霉病的诊断存在以下三方面问题：1.植保方面专家没有足够时间诊治农事活动中出现的所有问题；2.传统的农作物病害诊断方法存在一定的缺陷，普通农民工作者对病害专业知识的掌握较为欠缺；3.赤霉病的传统分级诊断方法主要依靠人工田间调查，不仅耗时耗力，而且时效性差、准确度受主观意识影响。因此，研究一种普适性好、准确度高和实用性强的小麦赤霉病病害分级诊断系统对于精确防控和诊断病害具有重要意义。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法和系统，普适性好、准确度高且实用性强。
本发明提出的种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法，包括以下步骤：
S1、采集小麦麦穗高光谱图像，并对上述高光谱图像进行去除噪声处理得到目标数据；
S2、对目标数据进行第一次主成分分析得出第一分析结果，并基于第一分析结果提取出特征数据；
S3、基于特征数据对目标数据进行第二次主成分分析并得出第二分析结果；
S4、基于第一分析结果和第二分析结果分析小麦赤霉病害等级。
优选地，步骤S1具体包括：对小麦麦穗高光谱图像进行人工筛选、机器筛选以去除上述高光谱图像中的噪声得到目标数据；
优选地，所述人工筛选具体包括：
剔除小麦生长不良的样本以及高光谱cub错误文件；
优选地，所述机器筛选具体包括：
进行图像校正、平滑处理、最大连通区域标记法异常剔除操作；
优选地，所述图像校正具体包括：
利用K-means算法以及最大连通值法对小麦麦穗高光谱图像进行去除噪声处理；
优选地，所述最大连通区域标记法异常剔除具体包括：均值滤波以及最大类间方差法。
优选地，步骤S2具体包括：
基于目标数据中的n个样本以及每个样本中包含的m个变量建立矩阵：
矩阵X的协方差矩阵定义为：
再利用PCA降维得到下述结果：
其中，PCp为第p个主成分图像，λi为第i个波段对应的图像，ai为该主成分在λi下的权重系数；
再基于贡献率分析法和权重分析法提取出特征数据，特征数据的波长包括548nm、633nm、683nm、735nm、754nm、791nm、852nm。
优选地，步骤S3具体包括：
利用最大类间方差法、手动阈值分割法、局部阈值分割法、迭代分割法对特征数据进行二次主成分分析并得出第二分析结果；
优选地，所述手动阈值分割法选定阈值为0.64；
优选地，所述局部阈值分割法中(x,y)在大小为w×w的图像中局部阈值T(x,y)由下述公式计算得出：
T(x,y)＝m(x,y)+kδ(x,y)；
其中，m(x,y)为像素临近领域的均值，δ(x,y)为像素临近领域的标准差，k为预设偏差量；
优选地，所述迭代分割法具体包括：
Sa、设定初始阈值T(j)；其中，j为迭代次数；
Sb、基于T(j)将目标数据中的光谱图像分割为和两个区域，并计算出上述两个区域的灰度值和
其中，为第j次迭代时区域像素点的个数，为第j次迭代时区域像素点的个数，f(x,y)为光谱图像中(x,y)点的灰度值；
再基于灰度值和计算新的阈值T(j+1)；
其中，
Sc、令j＝j+1，重复步骤Sa和Sb，直至T(j+1)与T(j)的差值小于预设规定值或j达到预设迭代次数为止，此时结束循环并记录最后一次循环得到的新的阈值T(j+1)作为最佳阈值；
Sd、基于最佳阈值T(j+1)与目标数据中的光谱图像中各像素点的灰度值进行比较，将大于最佳阈值T(j+1)的像素点设为目标、小于最佳阈值T(j+1)的像素点设为背景，得出迭代后二值化的光谱图像，并将其作为第二分析结果。
优选地，步骤S4具体包括：
基于第一次主成分分析得到的PC1图像采用均值滤波法对小麦麦穗轮廓部分进行感兴趣区域提取，再利用最大连通区域标记法计算出小麦麦穗轮廓区域像素点的面积S1；
基于第二次主成分分析得到的PC3图像采用局部阈值分割法对小麦麦穗病害部分进行感兴趣区域提取，再利用区域赋值法计算出病害区域像素点面积S2；
基于S2/S1分析小麦赤霉病害等级；
其中，X＝S2，Y＝S2/S1。
本发明提出的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断系统，包括：
噪声去除模块，用于采集小麦麦穗高光谱图像，并对上述高光谱图像进行去除噪声处理得到目标数据；
第一分析模块，用于对目标数据进行第一次主成分分析得出第一分析结果，并基于第一分析结果提取出特征数据；
第二分析模块，用于基于特征数据对目标数据进行第二次主成分分析并得出第二分析结果；
病害分析模块，用于基于第一分析结果和第二分析结果分析小麦赤霉病害等级。
优选地，所述噪声去除模块具体用于：对小麦麦穗高光谱图像进行人工筛选、机器筛选以去除上述高光谱图像中的噪声得到目标数据；
优选地，所述人工筛选具体包括：
剔除小麦生长不良的样本以及高光谱cub错误文件；
优选地，所述机器筛选具体包括：
进行图像校正、平滑处理、最大连通区域标记法异常剔除操作；
优选地，所述图像校正具体包括：
利用K-means算法以及最大连通值法对小麦麦穗高光谱图像进行去除噪声处理；
优选地，所述最大连通区域标记法异常剔除具体包括：均值滤波以及最大类间方差法。
优选地，所述第一分析模块具体用于：
基于目标数据中的n个样本以及每个样本中包含的m个变量建立矩阵：
矩阵X的协方差矩阵定义为：
再利用PCA降维得到下述结果：
其中，PCp为第p个主成分图像，λi为第i个波段对应的图像，ai为该主成分在λi下的权重系数；
再基于贡献率分析法和权重分析法提取出特征数据，特征数据的波长包括548nm、633nm、683nm、735nm、754nm、791nm、852nm。
优选地，所述第二分析模块具体用于：利用最大类间方差法、手动阈值分割法、局部阈值分割法、迭代分割法对特征数据进行二次主成分分析并得出第二分析结果；
优选地，所述手动阈值分割法选定阈值为0.64；
优选地，所述局部阈值分割法中(x,y)在大小为w×w的图像中局部阈值T(x,y)由下述公式计算得出：
T(x,y)＝m(x,y)+kδ(x,y)；
其中，m(x,y)为像素临近领域的均值，δ(x,y)为像素临近领域的标准差，k为预设偏差量；
优选地，所述迭代分割法具体包括：
Sa、设定初始阈值T(j)；其中，j为迭代次数；
Sb、基于T(j)将目标数据中的光谱图像分割为和两个区域，并计算出上述两个区域的灰度值和
其中，为第j次迭代时区域像素点的个数，为第j次迭代时区域像素点的个数，f(x,y)为光谱图像中(x,y)点的灰度值；
再基于灰度值和计算新的阈值T(j+1)；
其中，
Sc、令j＝j+1，重复步骤Sa和Sb，直至T(j+1)与T(j)的差值小于预设规定值或j达到预设迭代次数为止，此时结束循环并记录最后一次循环得到的新的阈值T(j+1)作为最佳阈值；
Sd、基于最佳阈值T(j+1)与目标数据中的光谱图像中各像素点的灰度值进行比较，将大于最佳阈值T(j+1)的像素点设为目标、小于最佳阈值T(j+1)的像素点设为背景，得出迭代后二值化的光谱图像，并将其作为第二分析结果。
优选地，所述病害分析模块具体用于：
基于第一次主成分分析得到的PC1图像采用均值滤波法对小麦麦穗轮廓部分进行感兴趣区域提取，再利用最大连通区域标记法计算出小麦麦穗轮廓区域像素点的面积S1；
基于第二次主成分分析得到的PC3图像采用局部阈值分割法对小麦麦穗病害部分进行感兴趣区域提取，再利用区域赋值法计算出病害区域像素点面积S2；
基于S2/S1分析小麦赤霉病害等级；
其中，X＝S2，Y＝S2/S1。
本发明主要解决了利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行检测的难题；本发明利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行检测，提高了对被测小麦区域检测结果的有效性和准确性。本发明对高光谱相机采集的原始数据进行归一化以获得误差较小的数据，并将光谱图像转换为数字和图像进行存储，方便后续处理过程中在进行信息处理时根据光谱信息和图像信息的变化来进行处理。进一步地，本发明对原始光谱图像信息进行两次主成分分析，且将不同品种的小麦特征比较整合得出最终的特征值，使得其能够适用于所有样本的病害识别，不仅有利于提高本方法的适用性，而且能够有效地提高本方法的精确性。
附图说明
图1为一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法的步骤示意图；
图2为一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断系统的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，图1为本发明提出的一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法。
参照图1，本发明提出的一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法，包括以下步骤：
S1、采集小麦麦穗高光谱图像，并对上述高光谱图像进行去除噪声处理得到目标数据；
步骤S1具体包括：对小麦麦穗高光谱图像进行人工筛选、机器筛选以去除上述高光谱图像中的噪声得到目标数据；
优选地，所述人工筛选具体包括：
剔除小麦生长不良的样本以及高光谱cub错误文件；以剔除无效样本，保证进行下一步操作的目标数据的可用性和有效性；
优选地，所述机器筛选具体包括：
进行图像校正、平滑处理、最大连通区域标记法异常剔除操作；
优选地，所述图像校正具体包括：
利用K-means算法以及最大连通值法对小麦麦穗高光谱图像进行去除噪声处理；K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
区域连通是指在一幅二值图像中，任意一点加上其n个邻域点，按照从上到下、从左到右的顺序，以非0则为连通区域的规则且从1开始整数递增顺序标记各连通区域，在本项目中我们利用这一算法去除标签干扰，选用最大连通区域面积就是我们的目标面积。
优选地，所述最大连通区域标记法异常剔除具体包括：均值滤波以及最大类间方差法。
均值滤波是一种典型的线性滤波算法，原理是基于领域平均法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的相邻靠近的像素点，然后求得的平均值作为该像素新图中的灰度值。再用模板中的全部像素的平均值来代替原来的像素值。它采用模板计算的思想，这种思想实现了一种领域的运算，即某个像素点的结果不仅与本身像素灰度有关，而且与其临近领域点的像素值也有关。领域平均法的数学公式表达为公式所示。
其中，(x,y)为当前待处理的像素点，g(x,y)为处理后图像在这个像素点上的灰度值，S为模板，M为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
最大类间方差法(Otsu)是阈值化分割常用的一种方法，表达式为所示，达到对背景有效分割的目的。
式中，图像有L个灰度级，阈值设为t，图像的总平均灰度为p。w0为前景点数占图像比例，p0为平均灰度；w1为背景点数占图像比例，p1为平均灰度。前景和背景图象的方差为g2。当方差g2最大时，此时前景和背景的灰度差别最大，此时的灰度t*即是最佳阈值。利用阈值分割图像得到的小麦病害图像，进行分级。
S2、对目标数据进行第一次主成分分析得出第一分析结果，并基于第一分析结果提取出特征数据；
主成分分析(PCA，principal component analysis)是一种用来有效降维的算法，已经广泛应用于光谱分析领域。它通过将原始特征空间投影到一个新的低维特征空间来实现数据降维，变换后的新特征是原始特征的线性组合，而且新特征彼此互不相关，且前几个新特征包含了原始特征的大部分有用信息、能最大限度表征原始变量的数据结构特征。通常使用前几个彼此不相关的新特征代替原始特征，在保留尽量多的信息量情况下，消除原始数据中相互重叠和相关的部分信息，从而达到数据降维的目的。高光谱得到的图像信息量太大，给处理带来很大不便，提取主成分过后依然能解释原变量尽可能多的信息，大大的减小工作量、缩短工作时间。
步骤S2具体包括：
基于目标数据中的n个样本以及每个样本中包含的m个变量建立矩阵：
矩阵X的协方差矩阵定义为：
原变量记为x1,x2...,xm，经PCA得到新变量PC1,PC2...,PCP(p≤m)，则利用PCA降维得到下述结果：
其中，PCp为第p个主成分图像，λi为第i个波段对应的图像，ai为该主成分在λi下的权重系数；ai的值越大，表明λi对主成分图像PCp的贡献率就越大。从对以上公式的分析可以看出，PCA分析不仅能够降低维数，同时也能够确保各主成分之间的相互独立，从而消除原始数据中的噪声。
采用全波段进行第一次主成分分析得到的图像，由于PC1基本上包含了原始数据最多的信息，而这些信息中绝大部分为正常小麦穗外部表面的信息，表现了小麦最清晰的轮廓。所以PC1图像最适合做感兴趣区域小麦轮廓的识别提取。再采用均值滤波法和选用求最大连通区域标记的方法对PC1图像处理，去除了背景和标签干扰，分割出小麦的全部轮廓。
再基于贡献率分析法和权重分析法提取出特征数据，特征数据的波长包括548nm、633nm、683nm、735nm、754nm、791nm、852nm。
S3、基于特征数据对目标数据进行第二次主成分分析并得出第二分析结果；
步骤S3具体包括：
利用最大类间方差法、手动阈值分割法、局部阈值分割法、迭代分割法对特征数据进行二次主成分分析并得出第二分析结果；
最大类间方差法(otsu)：原理是利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准，而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差。类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。
优选地，手动阈值分割方法的阈值设定在一定范围内，在本项目中，经过多次的实验对比逐渐缩小设定的阈值间差，所述手动阈值分割法选定阈值为0.64；
优选地，局部阈值分割则是根据像素的临近领域的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这种分割方法的好处在每个像素位置处的阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。亮度比较高的图像区域的阈值通常会较高，而亮度相对比较低的图像区域的阈值则会相适应地变小。不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部阈值。本实施方式中，所述局部阈值分割法中(x,y)在大小为w×w的图像中局部阈值T(x,y)由下述公式计算得出：
T(x,y)＝m(x,y)+kδ(x,y)；
其中，m(x,y)为像素临近领域的均值，δ(x,y)为像素临近领域的标准差，k为预设偏差量；局部分割算法的效果受w、k值的影响，当w过大时，局部分割算法没有了局部的意义，而且影响算法的速度；当w过小时，算法则容易受到周边噪声的影响；k值也影响着算法的分割效果，当k值减小时，容易滤除细小的图像目标；当k值增大时，抗干扰能力则会下降，背景噪声也会逐渐显露出来，所以要根据图像的实际情况不断调整w、k值进行阈值分割。
迭代分割法是基于逼近思想的不断用变量旧的阈值递推出新的阈值的一种自适应阈值处理方法，受目标图像大小的影响，对图像前景与背景的分离效果好，在对小目标图像具有较好的分割效果。
优选地，所述迭代分割法具体包括：
Sa、设定初始阈值T(j)；其中，j为迭代次数；阈值选择过大或过小，会导致迭代执行失败。研究表明选择预处理后光谱图像的平均灰度值作为初始阈值能获取较好的分割效果；
Sb、基于T(j)将目标数据中的光谱图像分割为和两个区域，并计算出上述两个区域的灰度值和
其中，为第j次迭代时区域像素点的个数，为第j次迭代时区域像素点的个数，f(x,y)为光谱图像中(x,y)点的灰度值；
再基于灰度值和计算新的阈值T(j+1)；
其中，
Sc、令j＝j+1，重复步骤Sa和Sb，直至T(j+1)与T(j)的差值小于预设规定值或j达到预设迭代次数为止，此时结束循环并记录最后一次循环得到的新的阈值T(j+1)作为最佳阈值；
Sd、基于最佳阈值T(j+1)与目标数据中的光谱图像中各像素点的灰度值进行比较，将大于最佳阈值T(j+1)的像素点设为目标、小于最佳阈值T(j+1)的像素点设为背景，得出迭代后二值化的光谱图像，并将其作为第二分析结果。
S4、基于第一分析结果和第二分析结果分析小麦赤霉病害等级。
步骤S4具体包括：
基于第一次主成分分析得到的PC1图像采用均值滤波法对小麦麦穗轮廓部分进行感兴趣区域提取，再利用最大连通区域标记法计算出小麦麦穗轮廓区域像素点的面积S1；
基于第二次主成分分析得到的PC3图像采用局部阈值分割法对小麦麦穗病害部分进行感兴趣区域提取，再利用区域赋值法计算出病害区域像素点面积S2；
基于S2/S1分析小麦赤霉病害等级；
其中，X＝S2，Y＝S2/S1。
参照图2，图2为本发明提出的一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断系统，包括：
噪声去除模块，用于采集小麦麦穗高光谱图像，并对上述高光谱图像进行去除噪声处理得到目标数据；
所述噪声去除模块具体用于：对小麦麦穗高光谱图像进行人工筛选、机器筛选以去除上述高光谱图像中的噪声得到目标数据；
优选地，所述人工筛选具体包括：
剔除小麦生长不良的样本以及高光谱cub错误文件；以剔除无效样本，保证进行下一步操作的目标数据的可用性和有效性；
优选地，所述机器筛选具体包括：
进行图像校正、平滑处理、最大连通区域标记法异常剔除操作；
优选地，所述图像校正具体包括：
利用K-means算法以及最大连通值法对小麦麦穗高光谱图像进行去除噪声处理；K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
区域连通是指在一幅二值图像中，任意一点加上其n个邻域点，按照从上到下、从左到右的顺序，以非0则为连通区域的规则且从1开始整数递增顺序标记各连通区域，在本项目中我们利用这一算法去除标签干扰，选用最大连通区域面积就是我们的目标面积。
优选地，所述最大连通区域标记法异常剔除具体包括：均值滤波以及最大类间方差法。
均值滤波是一种典型的线性滤波算法，原理是基于领域平均法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的相邻靠近的像素点，然后求得的平均值作为该像素新图中的灰度值。再用模板中的全部像素的平均值来代替原来的像素值。它采用模板计算的思想，这种思想实现了一种领域的运算，即某个像素点的结果不仅与本身像素灰度有关，而且与其临近领域点的像素值也有关。领域平均法的数学公式表达为公式所示。
其中，(x,y)为当前待处理的像素点，g(x,y)为处理后图像在这个像素点上的灰度值，S为模板，M为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
最大类间方差法(Otsu)是阈值化分割常用的一种方法，表达式为所示，达到对背景有效分割的目的。
式中，图像有L个灰度级，阈值设为t，图像的总平均灰度为p。w0为前景点数占图像比例，p0为平均灰度；w1为背景点数占图像比例，p1为平均灰度。前景和背景图象的方差为g2。当方差g2最大时，此时前景和背景的灰度差别最大，此时的灰度t*即是最佳阈值。利用阈值分割图像得到的小麦病害图像，进行分级。
第一分析模块，用于对目标数据进行第一次主成分分析得出第一分析结果，并基于第一分析结果提取出特征数据；
主成分分析(PCA，principal component analysis)是一种用来有效降维的算法，已经广泛应用于光谱分析领域。它通过将原始特征空间投影到一个新的低维特征空间来实现数据降维，变换后的新特征是原始特征的线性组合，而且新特征彼此互不相关，且前几个新特征包含了原始特征的大部分有用信息、能最大限度表征原始变量的数据结构特征。通常使用前几个彼此不相关的新特征代替原始特征，在保留尽量多的信息量情况下，消除原始数据中相互重叠和相关的部分信息，从而达到数据降维的目的。高光谱得到的图像信息量太大，给处理带来很大不便，提取主成分过后依然能解释原变量尽可能多的信息，大大的减小工作量、缩短工作时间。
所述第一分析模块具体用于：
基于目标数据中的n个样本以及每个样本中包含的m个变量建立矩阵：
矩阵X的协方差矩阵定义为：
原变量记为x1,x2...,xm，经PCA得到新变量PC1,PC2...,PCP(p≤m)，则利用PCA降维得到下述结果：
其中，PCp为第p个主成分图像，λi为第i个波段对应的图像，ai为该主成分在λi下的权重系数；
ai的值越大，表明λi对主成分图像PCp的贡献率就越大。从对以上公式的分析可以看出，PCA分析不仅能够降低维数，同时也能够确保各主成分之间的相互独立，从而消除原始数据中的噪声。
采用全波段进行第一次主成分分析得到的图像，由于PC1基本上包含了原始数据最多的信息，而这些信息中绝大部分为正常小麦穗外部表面的信息，表现了小麦最清晰的轮廓。所以PC1图像最适合做感兴趣区域小麦轮廓的识别提取。再采用均值滤波法和选用求最大连通区域标记的方法对PC1图像处理，去除了背景和标签干扰，分割出小麦的全部轮廓。
再基于贡献率分析法和权重分析法提取出特征数据，特征数据的波长包括548nm、633nm、683nm、735nm、754nm、791nm、852nm。
第二分析模块，用于基于特征数据对目标数据进行第二次主成分分析并得出第二分析结果；
所述第二分析模块具体用于：利用最大类间方差法、手动阈值分割法、局部阈值分割法、迭代分割法对特征数据进行二次主成分分析并得出第二分析结果；
最大类间方差法(otsu)：原理是利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准，而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差。类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。
优选地，手动阈值分割方法的阈值设定在一定范围内，在本项目中，经过多次的实验对比逐渐缩小设定的阈值间差，所述手动阈值分割法选定阈值为0.64；
优选地，局部阈值分割则是根据像素的临近领域的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这种分割方法的好处在每个像素位置处的阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。亮度比较高的图像区域的阈值通常会较高，而亮度相对比较低的图像区域的阈值则会相适应地变小。不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部阈值。本实施方式中，所述局部阈值分割法中(x,y)在大小为w×w的图像中局部阈值T(x,y)由下述公式计算得出：
T(x,y)＝m(x,y)+kδ(x,y)；
其中，m(x,y)为像素临近领域的均值，δ(x,y)为像素临近领域的标准差，k为预设偏差量；局部分割算法的效果受w、k值的影响，当w过大时，局部分割算法没有了局部的意义，而且影响算法的速度；当w过小时，算法则容易受到周边噪声的影响；k值也影响着算法的分割效果，当k值减小时，容易滤除细小的图像目标；当k值增大时，抗干扰能力则会下降，背景噪声也会逐渐显露出来，所以要根据图像的实际情况不断调整w、k值进行阈值分割。
迭代分割法是基于逼近思想的不断用变量旧的阈值递推出新的阈值的一种自适应阈值处理方法，受目标图像大小的影响，对图像前景与背景的分离效果好，在对小目标图像具有较好的分割效果。
优选地，所述迭代分割法具体包括：
Sa、设定初始阈值T(j)；其中，j为迭代次数；阈值选择过大或过小，会导致迭代执行失败。研究表明选择预处理后光谱图像的平均灰度值作为初始阈值能获取较好的分割效果；
Sb、基于T(j)将目标数据中的光谱图像分割为和两个区域，并计算出上述两个区域的灰度值和
其中，为第j次迭代时区域像素点的个数，为第j次迭代时区域像素点的个数，f(x,y)为光谱图像中(x,y)点的灰度值；
再基于灰度值和计算新的阈值T(j+1)；
其中，
Sc、令j＝j+1，重复步骤Sa和Sb，直至T(j+1)与T(j)的差值小于预设规定值或j达到预设迭代次数为止，此时结束循环并记录最后一次循环得到的新的阈值T(j+1)作为最佳阈值；
Sd、基于最佳阈值T(j+1)与目标数据中的光谱图像中各像素点的灰度值进行比较，将大于最佳阈值T(j+1)的像素点设为目标、小于最佳阈值T(j+1)的像素点设为背景，得出迭代后二值化的光谱图像，并将其作为第二分析结果。
病害分析模块，用于基于第一分析结果和第二分析结果分析小麦赤霉病害等级。
所述病害分析模块具体用于：
基于第一次主成分分析得到的PC1图像采用均值滤波法对小麦麦穗轮廓部分进行感兴趣区域提取，再利用最大连通区域标记法计算出小麦麦穗轮廓区域像素点的面积S1；
基于第二次主成分分析得到的PC3图像采用局部阈值分割法对小麦麦穗病害部分进行感兴趣区域提取，再利用区域赋值法计算出病害区域像素点面积S2；
基于S2/S1分析小麦赤霉病害等级；
其中，X＝S2，Y＝S2/S1。
本实施方式主要解决了利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行检测的难题；本实施方式利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行检测，提高了对被测小麦区域检测结果的有效性和准确性。本实施方式对高光谱相机采集的原始数据进行归一化以获得误差较小的数据，并将光谱图像转换为数字和图像进行存储，方便后续处理过程中在进行信息处理时根据光谱信息和图像信息的变化来进行处理。进一步地，本实施方式对原始光谱图像信息进行两次主成分分析，且将不同品种的小麦特征比较整合得出最终的特征值，使得其能够适用于所有样本的病害识别，不仅有利于提高本方法的适用性，而且能够有效地提高本方法的精确性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集小麦麦穗高光谱图像，并对上述高光谱图像进行去除噪声处理得到目标数据；
S2、对目标数据进行第一次主成分分析得出第一分析结果，并基于第一分析结果提取出特征数据；
S3、基于特征数据对目标数据进行第二次主成分分析并得出第二分析结果；
S4、基于第一分析结果和第二分析结果分析小麦赤霉病害等级。
2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法，其特征在于，步骤S1具体包括：对小麦麦穗高光谱图像进行人工筛选、机器筛选以去除上述高光谱图像中的噪声得到目标数据；
优选地，所述人工筛选具体包括：
剔除小麦生长不良的样本以及高光谱cub错误文件；
优选地，所述机器筛选具体包括：
进行图像校正、平滑处理、最大连通区域标记法异常剔除操作；
优选地，所述图像校正具体包括：
利用K-means算法以及最大连通值法对小麦麦穗高光谱图像进行去除噪声处理；
优选地，所述最大连通区域标记法异常剔除具体包括：均值滤波以及最大类间方差法。
3.根据权利要求1所述的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
基于目标数据中的n个样本以及每个样本中包含的m个变量建立矩阵：
<mrow>
<mi>X</mi>
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矩阵X的协方差矩阵定义为：
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<mi>x</mi>
<mi>j</mi>
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<mo>;</mo>
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再利用PCA降维得到下述结果：
<mrow>
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<mi>PC</mi>
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<mi>&lambda;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，PCp为第p个主成分图像，λi为第i个波段对应的图像，ai为该主成分在λi下的权重系数；
再基于贡献率分析法和权重分析法提取出特征数据，特征数据的波长包括548nm、633nm、683nm、735nm、754nm、791nm、852nm。
4.根据权利要求3所述的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
利用最大类间方差法、手动阈值分割法、局部阈值分割法、迭代分割法对特征数据进行二次主成分分析并得出第二分析结果；
优选地，所述手动阈值分割法选定阈值为0.64；
优选地，所述局部阈值分割法中(x,y)在大小为w×w的图像中局部阈值T(x,y)由下述公式计算得出：
T(x,y)＝m(x,y)+kδ(x,y)；
其中，m(x,y)为像素临近领域的均值，δ(x,y)为像素临近领域的标准差，k为预设偏差量；
优选地，所述迭代分割法具体包括：
Sa、设定初始阈值T(j)；其中，j为迭代次数；
Sb、基于T(j)将目标数据中的光谱图像分割为和两个区域，并计算出上述两个区域的灰度值和
<mrow>
<mtable>
<mtr>
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<mrow>
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<mo>(</mo>
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<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
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<mi>&epsiv;C</mi>
<mn>2</mn>
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<mo>(</mo>
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</munder>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
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</mtr>
</mtable>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，为第j次迭代时区域像素点的个数，为第j次迭代时区域像素点的个数，f(x,y)为光谱图像中(x,y)点的灰度值；
再基于灰度值和计算新的阈值T(j+1)；
其中，
Sc、令j＝j+1，重复步骤Sa和Sb，直至T(j+1)与T(j)的差值小于预设规定值或j达到预设迭代次数为止，此时结束循环并记录最后一次循环得到的新的阈值T(j+1)作为最佳阈值；
Sd、基于最佳阈值T(j+1)与目标数据中的光谱图像中各像素点的灰度值进行比较，将大于最佳阈值T(j+1)的像素点设为目标、小于最佳阈值T(j+1)的像素点设为背景，得出迭代后二值化的光谱图像，并将其作为第二分析结果。
5.根据权利要求4所述的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
基于第一次主成分分析得到的PC1图像采用均值滤波法对小麦麦穗轮廓部分进行感兴趣区域提取，再利用最大连通区域标记法计算出小麦麦穗轮廓区域像素点的面积S1；
基于第二次主成分分析得到的PC3图像采用局部阈值分割法对小麦麦穗病害部分进行感兴趣区域提取，再利用区域赋值法计算出病害区域像素点面积S2；
基于S2/S1分析小麦赤霉病害等级；
其中，X＝S2，Y＝S2/S1。
6.一种基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断系统，其特征在于，包括：
噪声去除模块，用于采集小麦麦穗高光谱图像，并对上述高光谱图像进行去除噪声处理得到目标数据；
第一分析模块，用于对目标数据进行第一次主成分分析得出第一分析结果，并基于第一分析结果提取出特征数据；
第二分析模块，用于基于特征数据对目标数据进行第二次主成分分析并得出第二分析结果；
病害分析模块，用于基于第一分析结果和第二分析结果分析小麦赤霉病害等级。
7.根据权利要求6所述的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断系统，其特征在于，所述噪声去除模块具体用于：对小麦麦穗高光谱图像进行人工筛选、机器筛选以去除上述高光谱图像中的噪声得到目标数据；
优选地，所述人工筛选具体包括：
剔除小麦生长不良的样本以及高光谱cub错误文件；
优选地，所述机器筛选具体包括：
进行图像校正、平滑处理、最大连通区域标记法异常剔除操作；
优选地，所述图像校正具体包括：
利用K-means算法以及最大连通值法对小麦麦穗高光谱图像进行去除噪声处理；
优选地，所述最大连通区域标记法异常剔除具体包括：均值滤波以及最大类间方差法。
8.根据权利要求6所述的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断系统，其特征在于，所述第一分析模块具体用于：
基于目标数据中的n个样本以及每个样本中包含的m个变量建立矩阵：
<mrow>
<mi>X</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
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其中，PCp为第p个主成分图像，λi为第i个波段对应的图像，ai为该主成分在λi下的权重系数；
再基于贡献率分析法和权重分析法提取出特征数据，特征数据的波长包括548nm、633nm、683nm、735nm、754nm、791nm、852nm。
9.根据权利要求8所述的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断系统，其特征在于，所述第一分析模块具体用于：利用最大类间方差法、手动阈值分割法、局部阈值分割法、迭代分割法对特征数据进行二次主成分分析并得出第二分析结果；
优选地，所述手动阈值分割法选定阈值为0.64；
优选地，所述局部阈值分割法中(x,y)在大小为w×w的图像中局部阈值T(x,y)由下述公式计算得出：
T(x,y)＝m(x,y)+kδ(x,y)；
其中，m(x,y)为像素临近领域的均值，δ(x,y)为像素临近领域的标准差，k为预设偏差量；
优选地，所述迭代分割法具体包括：
Sa、设定初始阈值T(j)；其中，j为迭代次数；
Sb、基于T(j)将目标数据中的光谱图像分割为和两个区域，并计算出上述两个区域的灰度值和
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其中，为第j次迭代时区域像素点的个数，为第j次迭代时区域像素点的个数，f(x,y)为光谱图像中(x,y)点的灰度值；
再基于灰度值和计算新的阈值T(j+1)；
其中，
Sc、令j＝j+1，重复步骤Sa和Sb，直至T(j+1)与T(j)的差值小于预设规定值或j达到预设迭代次数为止，此时结束循环并记录最后一次循环得到的新的阈值T(j+1)作为最佳阈值；
Sd、基于最佳阈值T(j+1)与目标数据中的光谱图像中各像素点的灰度值进行比较，将大于最佳阈值T(j+1)的像素点设为目标、小于最佳阈值T(j+1)的像素点设为背景，得出迭代后二值化的光谱图像，并将其作为第二分析结果。
10.根据权利要求9所述的基于高光谱成像的小麦赤霉病诊断系统，其特征在于，所述第一分析模块具体用于：
基于第一次主成分分析得到的PC1图像采用均值滤波法对小麦麦穗轮廓部分进行感兴趣区域提取，再利用最大连通区域标记法计算出小麦麦穗轮廓区域像素点的面积S1；
基于第二次主成分分析得到的PC3图像采用局部阈值分割法对小麦麦穗病害部分进行感兴趣区域提取，再利用区域赋值法计算出病害区域像素点面积S2；
基于S2/S1分析小麦赤霉病害等级；
其中，X＝S2，Y＝S2/S1。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171229 |
|
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