文献类型： 中文期刊

作者： 马浚诚 ¹ ; 温皓杰 ² ; 李鑫星 ¹ ; 傅泽田 ² ; 吕雄杰 ³ ; 张领先 ¹ ;

作者机构： 1.中国农业大学信息与电气工程学院

2.食品质量与安全北京实验室

3.天津市农业科学院信息研究所

关键词： 温室黄瓜;霜霉病;诊断系统;图像处理;条件随机场;决策树

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2017 年 48 卷 02 期

页码： 195-202

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为进一步提高温室黄瓜霜霉病诊断的准确率,构建了一个基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统。针对温室黄瓜栽培现场采集的病害图像,采用基于条件随机场(Conditional random fields,CRF)的图像分割方法进行病斑图像分割,并采用决策树模型扩展一元势函数,提高病斑图像分割的准确性;将分割后的病斑图像转换到HSV颜色空间并提取其颜色、纹理和形状等25个特征,利用粗糙集方法进行特征选择与优化;构建了基于径向基核函数的SVM分类器,准确地识别与诊断温室黄瓜霜霉病。系统试验验证结果表明,该系统采用的病斑分割方法,能够克服复杂背景和光照条件的影响,准确地提取病斑图像;采用粗糙集方法能够有效地选择分类特征,将25个初始特征减少到12个,提高了运行效率;黄瓜霜霉病识别准确率达到90%,能够满足设施蔬菜叶部病害诊断的需求。