机器视觉在HSV颜色空间下稻瘟病病程分级判定研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘永波

作者： 刘永波;雷波;胡亮;唐江云;曹艳;尹亚琳

作者机构：

关键词： 水稻病害;稻瘟病;图像处理;机器视觉;GrabCut;病程分级

期刊名称： 农学学报

ISSN： 2095-4050

年卷期： 2020 年 010 期

页码： 83-90

摘要： 该研究旨在开发基于机器视觉技术的稻瘟病病程分级系统,实现对稻瘟病病程分级准确、客观的判定.提出基于GrabCut、高斯滤波、OTSU二值化、颜色空间转换、阈值切割等处理的稻瘟病分级判定算法模型,该算法模型利用OpenCV与python语言实现,以反向阈值切割为核心策略分离叶片与病斑,再以循环遍历模式统计像素点得出病斑面积占比,实现对稻瘟病的快速、精确分级.试验结果表明,该算法模型与专业研究人员人工判定的结果匹配度达95.77%,相对于人工判定,具备更高的稳定性和客观性.目前对稻瘟病病程分级主要依赖研究人员通过经验判定,客观、准确的判定病程对防治稻瘟病具有重要意义.该系统以手机APP为图像采集端口,不依赖其他仪器和设备,通过手机拍照即可实时获得稻瘟病精确的分级结果,降低了研究门槛,提高了科研工作的效率.

分类号： S435.111.41

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