CN110390359A - 一种西藏青稞叶片病变的识别方法 - Google Patents

一种西藏青稞叶片病变的识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种西藏青稞叶片病变的识别方法，属于图像处理领域。将预处理之后的图像转换到HSV颜色空间，在HSV色域对图像进行阈值处理，使颜色在浅褐色和深褐色及中间的颜色都设置为深褐色，其余颜色设置为白色，再与原图像合并，设置H、S划分等级及变化范围，根据设置结果统计图像中H、S分量数据并创建直方图，归一化图像直方图高度，将归一化之后的直方图高度及对应横坐标作为图像特征及标签训练KNN分类器，讲用于测试的图像样本做同样处理输入到KNN分类器，获得预测结果。本发明利用对图像滤波消噪，提取颜色空间特征并归一化，及支持向量机分类，能很好分类出正常青稞叶片和病变青稞叶片的图像，提高了青稞病变的识别效率和准确度。

Description

一种西藏青稞叶片病变的识别方法
技术领域
本发明属于图像处理领域，尤其涉及青稞叶片病变识别方法。
背景技术
网斑病是青稞的重要病害，近年来，由于气候，土壤等因素，发病的局部地区在感病品种上危害较重，严重发生时造成叶片枯死，颗粒无收。主要危害叶片，也侵染叶鞘和穗部。病株减产20％～30％，高感品种可减产50％以上，病麦品质也有所降低。病叶生黄褐色至淡褐色的班块，病健界限不明，内有纵横交织的网状细线，暗褐色，病斑较多时，连成暗褐色条纹状斑，上生少量孢子、但有的品种缺横纹或不明显，成为一类中间型症状，或者病叶上产生暗褐色的卵圆形、梭形、长椭圆形病斑，长3～6mm，周围常变黄色或不清晰，病斑上生黑色霉状物。病斑可互相汇合，引起叶枯。
目前，青稞网斑病处于靠有经验种植者肉眼判断阶段，经验不足则可能判断失误，导致治疗方法有误，耽误青稞病情，影响产量。该方法可以智能诊断出青稞网斑病，并有很好的准确性。
发明内容
针对现有欠缺的诊断青稞网斑病的技术问题，本发明提供一种基于KNN的青稞网斑病识别方法。该方法能减少青稞网斑病对人为诊断经验的依赖，能增强特征表现型，提高分类准确性。
本发明包含图像预处理，提取颜色特征并对其特征进行处理，训练阶段和测试阶段。能对图像及特征做很好的处理，能准确预测出青稞网斑病。因而本发明技术方案为一种青稞网斑病的识别方法，该方法包括：
步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞网斑病图像样本；
步骤2：对步骤1获得的图像在RGB各通道内采用均值滤波进行去噪处理；
步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值和S值；
步骤4：将图像中颜色为浅褐色到深褐色之间的像素点全部置为深褐色；
步骤5：将H平均划分为16个等级，S平均划分为8个等级，H分量变化为0到180，S变化范围为0到255；
步骤6：对每一幅图像进行如下处理；
对每个像素点的H值，根据步骤5划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；对每个像素点的S值，根据步骤5划分出的8个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；统计每个像素H值出现的概率，并作出概率直方图；统计每个像素S值出现的概率，并作出概率直方图；
步骤7：将步骤6得到的4幅直方图组合为一幅直方图，然后归一化该直方图高度值；
步骤8：将青稞样本分为健康、疑似健康、疑似患病、患病4类，对待检测青稞图像进行识别时，首先按照步骤2-步骤7的方法对待检测图像进行处理，然后计算待检测青稞图像的直方图高度值与所有样本图像直方图高度值之间的欧氏距离，选取欧式距离最下的a个样本图像，然后判断这a个样本图像属于哪一类，则判断待检测青稞的健康状况为该类。
进一步的，所述步骤2中的均值滤波方法为：
其中：Sxy表示中心点在(x,y)处，大小为m×n的滤波器窗口；h(s,t)表示原始图像，d(x,y)表示均值滤波后得到的图像。
对输入的图像进行去噪预处理，对输入的图像进行去噪预处理，采用均值滤波，可以去除均匀噪声和高斯噪声，虽然会给图像带来一定模糊，但条锈病特征较明显，均值滤波在消噪的同时对特征表达没有明显影响。算术均值滤波器就是简单地计算窗口区域的RGB各通道分别的均值，然后将均值赋给窗口中心处的像素。
进一步的，所述步骤4中浅褐色的HSV值为(37°，26％，76％)，深褐色的HSV值为(30°，100％，59％)。
进一步的，所述步骤5中H、S的计算方法为：
r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
其中：R、G、B为像素点对应在RGB色域内各通道的值；
A max＝max(r,g,b)
A min＝(r,g,b)
Δ＝A max-A min
进一步的，所述步骤7中归一化的具体方法为Data＝[Data1,Data2,...Datak]，其中Datai为提取的直方图高度；
计算为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
一种青稞条锈病的识别方法，该方法包括：
步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞条锈病图像样本，并将图像转换为mat格式；
步骤2：采用均值滤波对步骤1得到的图像进行滤波处理；
步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值、S值和V值；
步骤4：将H平均划分为6个等级，S平均划分为8个等级，V平均划分为4个等级，共组合为192个等级组；
步骤5：对每一幅图像进行如下处理；
对每个像素点的HSV值，根据步骤4划分出的192个等级组，统计每个等级组的像素点个数及概率，并作出概率直方图；
步骤6：归一化各直方图高度值；
步骤7：采用步骤6归一化后得到的健康青稞图像和患白粉病的青稞图像的直方图高度值作为正样本和负样本，对SVM分类器进行训练；采用训练好的SVM分类器对待检测图像进行检测。
进一步的，所述步骤2中均值滤波的方法为：
其中：Sxy表示中心点在(x,y)处，大小为m×n的滤波器窗口；h(s,t)表示原始图像，d(x,y)表示均值滤波后得到的图像。对图像降噪便于后续处理，采用均值滤波，抑制噪声，平滑图像，主要抑制正态分部的噪声。一个对整张图像进行加权平均的过程，每个像素点值在其本身和领域内其它像素点加权平均后得到更新。用模板与图像中每个像素做运算，均值滤波器的模板系数随距离模板中心的增大而减小，减小模糊度。
进一步的，所述步骤3中H值和S值的计算方法为；
r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
A max＝max(r,g,b)
A min＝(r,g,b)
Δ＝A max-A min
进一步的，所述6归一化直方图的方法为：
Data＝[Data1,Data2,...Datak]，其中Datai为提取的直方图高度；
计算为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
一种青稞条纹病的识别方法，该方法包括：
步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞条纹病图像样本，并将图像转化为mat格式；
步骤2：采用高斯滤波对图像进行降噪处理；
步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值和S值；
步骤4：将H平均划分为16个等级，S平均划分为16个等级，H分量变化为0到180，S变化范围为0到255；
步骤5：对每一幅图像进行如下处理；
对每个像素点的H值，根据步骤4划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；对每个像素点的S值，根据步骤4划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；统计每个像素H值出现的概率，并作出概率直方图；统计每个像素S值出现的概率，并作出概率直方图；
步骤6：归一化各直方图高度值；
步骤7：采用步骤6归一化后得到的健康青稞图像和患白粉病的青稞图像的四种直方图高度值作为正样本和负样本，对SVM分类器进行训练；采用训练好的SVM分类器对待检测图像进行检测。
进一步的，所述步骤2中的高斯滤波处理方法为：
其中：h(x,y)滤波后的像素点值，σ是标准差，(x,y)是图像像素坐标点，高斯滤波窗口模板大小为(2t+1)×(2t+1)，t为非负整数。
进一步的，所述步骤4中H值、S值的计算方法为：
r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
A max＝max(r,g,b)
A min＝(r,g,b)
Δ＝A max-A min
进一步的，所述步骤6中归一化的具体方法为Data＝[Data1,Data2,...Datak]，其中Datai为提取的直方图高度；
计算为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
本发明包括青稞正常图像样本和青稞条纹病图像样本的输入，对图像进行预处理高斯滤波，将预处理之后的图像转换到HSV颜色空间，设置H、S划分等级及变化范围，根据设置结果统计图像中H、S分量数据并创建直方图，归一化图像直方图高度，将归一化之后的直方图高度及对应横坐标作为图像特征及标签训练SVM分类器，讲用于测试的图像样本做同样处理输入到SVM分类器，获得预测结果。本发明利用对图像滤波消噪，提取颜色空间特征并归一化，及支持向量机分类，能很好分类出正常青稞叶片和条纹病青稞叶片的图像，提高了青稞条纹病的识别效率和准确度。
本发明包括青稞正常图像样本和青稞条锈病图像样本的输入，对图像进行预处理均值滤波，将预处理之后的图像转换到HSV颜色空间，设置H、S，V划分等级及变化范围，根据设置结果统计图像中H、S、V分量数据并创建直方图，归一化图像直方图高度，将归一化之后的直方图高度及对应横坐标作为图像特征及标签训练SVM分类器，讲用于测试的图像样本做同样处理输入到SVM分类器，获得预测结果。本发明利用对图像滤波消噪，提取颜色空间特征并归一化，及支持向量机分类，能很好分类出正常青稞叶片和条锈病青稞叶片的图像，提高了青稞条锈病的识别效率和准确度。
本发明将预处理之后的图像转换到HSV颜色空间，在HSV色域对图像进行阈值处理，使颜色在浅褐色和深褐色及中间的颜色都设置为深褐色，其余颜色设置为白色，再与原图像合并，设置H、S划分等级及变化范围，根据设置结果统计图像中H、S分量数据并创建直方图，归一化图像直方图高度，将归一化之后的直方图高度及对应横坐标作为图像特征及标签训练KNN分类器，讲用于测试的图像样本做同样处理输入到KNN分类器，获得预测结果。本发明利用对图像滤波消噪，提取颜色空间特征并归一化，及支持向量机分类，能很好分类出正常青稞叶片和网斑病青稞叶片的图像，提高了青稞网斑病的识别效率和准确度。
附图说明
图1为一种青稞网斑病的识别方法的流程图。
图2为一种青稞条锈病的识别方法的流程图。
图3为一种青稞条纹病的识别方法的流程图。
具体实施方式
一种青稞网斑病的识别方法，该方法包括：
步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞网斑病图像样本；
步骤2：对步骤1获得的图像在RGB各通道内采用均值滤波进行去噪处理；
所述步骤2中的均值滤波方法为：
其中：Sxy表示中心点在(x,y)处，大小为m×n的滤波器窗口；h(s,t)表示原始图像，d(x,y)表示均值滤波后得到的图像。
对输入的图像进行去噪预处理，对输入的图像进行去噪预处理，采用均值滤波，可以去除均匀噪声和高斯噪声，虽然会给图像带来一定模糊，但条锈病特征较明显，均值滤波在消噪的同时对特征表达没有明显影响。算术均值滤波器就是简单地计算窗口区域的RGB各通道分别的均值，然后将均值赋给窗口中心处的像素。
步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值和S值；
步骤4：将图像中颜色为浅褐色到深褐色之间的像素点全部置为深褐色；
所述步骤4中浅褐色的HSV值为(37°，26％，76％)，深褐色的HSV值为(30°，100％，59％)。
步骤5：将H平均划分为16个等级，S平均划分为8个等级，H分量变化为0到180，S变化范围为0到255；
所述步骤5中H、S的计算方法为：
r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
其中：R、G、B为像素点对应在RGB色域内各通道的值；
A max＝max(r,g,b)
A min＝(r,g,b)
Δ＝A max-A min
步骤6：对每一幅图像进行如下处理；
对每个像素点的H值，根据步骤5划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；对每个像素点的S值，根据步骤5划分出的8个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；统计每个像素H值出现的概率，并作出概率直方图；统计每个像素S值出现的概率，并作出概率直方图；
步骤7：将步骤6得到的4幅直方图组合为一幅直方图，然后归一化该直方图高度值；
所述步骤7中归一化的具体方法为Data＝[Data1,Data2,...Datak]，其中Datai为提取的直方图高度；
计算为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
步骤8：将青稞样本分为健康、疑似健康、疑似患病、患病4类，对待检测青稞图像进行识别时，首先按照步骤2-步骤7的方法对待检测图像进行处理，然后计算待检测青稞图像的直方图高度值与所有样本图像直方图高度值之间的欧氏距离，选取欧式距离最下的a个样本图像，然后判断这a个样本图像属于哪一类，则判断待检测青稞的健康状况为该类。
1.基于SVM的青稞条锈病识别方法，将青稞正常图像样本和青稞条锈病图像样本及测试用的青稞图像输入。
对输入的图像进行去噪预处理，采用均值滤波，可以去除均匀噪声和高斯噪声，虽然会给图像带来一定模糊，但条锈病特征较明显，均值滤波在消噪的同时对特征表达没有明显影响。算术均值滤波器就是简单地计算窗口区域的RGB各通道分别的均值，然后将均值赋给窗口中心处的像素。
Sxy表示中心点在(x,y)处，大小为m×n的滤波器窗口，h(s,t)表示原始图像，d(x,y)表示均值滤波后得到的图像。
2.将预处理之后的图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，提取每个像素RGB值，计算出该像素点的HS值，从RGB到HSV转换公式：
1)r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
A min＝(r,g,b)
V＝A max＝max(r,g,b)
Δ＝A max-A min
3.由于条锈病的特征和正常叶片的特征区别比较大，所以H,S不用划分太多等级，将H划分为6个等级，S划分为8个等级，V划分为4个等级，共192个等级组。
4.提取图像颜色的数量特征，将图像所有像素的H,S，V值统计，形成一个直方图。
5.归一化直方图高度，即将直方图每个纵坐标和所有纵坐标值之和做除法
Data＝[Data1,Data2,...Datak]Datai为提取的直方图高度，为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
6.归一化之后数值与样本标签作SVM训练分类，数据集data＝[data1,data2,...,datak]，标签label＝[label1,label2,...,labelk]，其中datai表示第i个图像的归一化之后颜色特征，labeli为第i个图像的标签，并预测测试样本，数据集testdata＝[testdata1,testdata2,...,testdatak],testdata表示测试图像颜色特征，testdatai表示测试图像第i个直方图归一化高度。输出预测结果。
步骤1：基于SVM的青稞条纹病识别方法，将青稞正常图像样本和青稞条纹病图像样本及测试用的青稞图像转化为mat格式。
步骤2：对输入的图像进行去噪预处理，采用高斯滤波，有效抑制噪声，平滑图像。一个对整张图像进行加权平均的过程，每个像素点值在其本身和领域内其它像素点加权平均后得到更新。用模板与图像中每个像素做运算，高斯滤波器的模板系数随距离模板中心的增大而减小，减小模糊度。
1)二维高斯函数：σ是标准差，(x,y)是图像像素坐标点。
2)窗口模板大小为(2t+1)x(2t+1),模板中各个元素计算公式为：
步骤3：将预处理之后的图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，提取每个像素RGB值，计算出该像素点的H、S值，从RGB到HSV转换公式：
2)r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
A max＝max(r,g,b)
A min＝(r,g,b)
Δ＝A max-A min
步骤4：将H平均划分为16个等级，S平均划分为8个等级，H分量变化为0到180，S变化范围为0到255。
步骤5：提取图像颜色的数量特征，将图像所有像素的H,S值统计，以上述4划的分量统计出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率，形成一个直方图。
步骤6：归一化直方图高度，即将直方图每个纵坐标和所有纵坐标值之和做除法
Data＝[Data1,Data2,...Datak]Datai为提取的直方图高度，为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
步骤7：归一化之后数值与样本标签作SVM训练分类，数据集data＝[data1,data2,...,datak]，标签label＝[label1,label2,...,labelk]，其中datai表示第i个图像的归一化之后颜色特征，labeli为第i个图像的标签，并预测测试样本，数据集testdata＝[testdata1,testdata2,...,testdatak],testdata表示测试图像颜色特征，testdatai表示测试图像第i个直方图归一化高度。输出预测结果。

Claims (10)

1.一种青稞网斑病的识别方法，该方法包括：
步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞网斑病图像样本；
步骤2：对步骤1获得的图像在RGB各通道内采用均值滤波进行去噪处理；
步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值和S值；
步骤4：将图像中颜色为浅褐色到深褐色之间的像素点全部置为深褐色；
步骤5：将H平均划分为16个等级，S平均划分为8个等级，H分量变化为0到180，S变化范围为0到255；
步骤6：对每一幅图像进行如下处理；
对每个像素点的H值，根据步骤5划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；对每个像素点的S值，根据步骤5划分出的8个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；统计每个像素H值出现的概率，并作出概率直方图；统计每个像素S值出现的概率，并作出概率直方图；
步骤7：将步骤6得到的4幅直方图组合为一幅直方图，然后归一化该直方图高度值；
步骤8：将青稞样本分为健康、疑似健康、疑似患病、患病4类，对待检测青稞图像进行识别时，首先按照步骤2-步骤7的方法对待检测图像进行处理，然后计算待检测青稞图像的直方图高度值与所有样本图像直方图高度值之间的欧氏距离，选取欧式距离最下的a个样本图像，然后判断这a个样本图像属于哪一类，则判断待检测青稞的健康状况为该类。
2.如权利要求1所述的一种青稞网斑病的识别方法，其特征在于所述步骤2中的均值滤波方法为：
其中：Sxy表示中心点在(x,y)处，大小为m×n的滤波器窗口；h(s,t)表示原始图像，d(x,y)表示均值滤波后得到的图像；
所述步骤4中浅褐色的HSV值为(37°，26％，76％)，深褐色的HSV值为(30°，100％，59％)。
3.如权利要求1所述的一种青稞网斑病的识别方法，其特征在于所述步骤5中H、S的计算方法为：
r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
其中：R、G、B为像素点对应在RGB色域内各通道的值；
Amax＝max(r,g,b)
Amin＝(r,g,b)
Δ＝Amax-Amin
4.如权利要求1所述的一种青稞网斑病的识别方法，其特征在于所述步骤7中归一化的具体方法为Data＝[Data1,Data2,...Datak]，其中Datai为提取的直方图高度；
计算为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
5.一种青稞条锈病的识别方法，该方法包括：
步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞条锈病图像样本，并将图像转换为mat格式；
步骤2：采用均值滤波对步骤1得到的图像进行滤波处理；
步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值、S值和V值；
步骤4：将H平均划分为6个等级，S平均划分为8个等级，V平均划分为4个等级，共组合为192个等级组；
步骤5：对每一幅图像进行如下处理；
对每个像素点的HSV值，根据步骤4划分出的192个等级组，统计每个等级组的像素点个数及概率，并作出概率直方图；
步骤6：归一化各直方图高度值；
步骤7：采用步骤6归一化后得到的健康青稞图像和患白粉病的青稞图像的直方图高度值作为正样本和负样本，对SVM分类器进行训练；采用训练好的SVM分类器对待检测图像进行检测。
6.如权利要求5所述的一种青稞条锈病的识别方法，其特征在于所述步骤2中均值滤波的方法为：
其中：Sxy表示中心点在(x,y)处，大小为m×n的滤波器窗口；h(s,t)表示原始图像，d(x,y)表示均值滤波后得到的图像；
所述步骤3中H值和S值的计算方法为；
r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
Amin＝(r,g,b)
V＝Amax＝max(r,g,b)
Δ＝Amax-Amin
7.如权利要求5所述的一种青稞条锈病的识别方法，其特征在于所述6归一化直方图的方法为：
Data＝[Data1,Data2,...Datak]，其中Datai为提取的直方图高度；
计算为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
8.一种青稞条纹病的识别方法，该方法包括：
步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞条纹病图像样本，并将图像转化为mat格式；
步骤2：采用高斯滤波对图像进行降噪处理；
步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值和S值；
步骤4：将H平均划分为16个等级，S平均划分为16个等级，H分量变化为0到180，S变化范围为0到255；
步骤5：对每一幅图像进行如下处理；
对每个像素点的H值，根据步骤4划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；对每个像素点的S值，根据步骤4划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；统计每个像素H值出现的概率，并作出概率直方图；统计每个像素S值出现的概率，并作出概率直方图；
步骤6：归一化各直方图高度值；
步骤7：采用步骤6归一化后得到的健康青稞图像和患白粉病的青稞图像的四种直方图高度值作为正样本和负样本，对SVM分类器进行训练；采用训练好的SVM分类器对待检测图像进行检测。
9.如权利要求8所述的一种青稞条纹病的识别方法，其特征在于所述步骤2中的高斯滤波处理方法为：
其中：h(x,y)滤波后的像素点值，σ是标准差，(x,y)是图像像素坐标点，高斯滤波窗口模板大小为(2t+1)×(2t+1)，t为非负整数；
所述步骤4中H值、S值的计算方法为：
r＝R/255
g＝G/255
b＝B/255
Amax＝max(r,g,b)
Amin＝(r,g,b)
Δ＝Amax-Amin
10.如权利要求8所述的一种青稞条纹病的识别方法，其特征在于所述步骤6中归一化的具体方法为Data＝[Data1,Data2,...Datak]，其中Datai为提取的直方图高度；
计算为所有值之和x＝[Data1/count,Data2/count,...,Datak/count],x为归一化之后特征，Datai/count为归一化后每一个纵坐标值。
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