植物黑腐病病斑的自动识别与分析

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1、植物黑腐病病斑的自动识别与分析摘要本文以计算机视觉技术为重要手段，综合运用数字图像处理、人工神经网络等方法，研究了实现植物黑腐病病斑自动分析的技术，其主要内容包括：(1)设计并提取出经过预处理的黑腐病病斑图像的几何形状特征。(2)利用颜色矩和红绿象素特征提取病斑的颜色信息并加以分析。(3)采用二维离散小波变换的方法对病斑斑纹理进行了提取。(4)综合病斑的几何信息、颜色信息和纹理信息，并采用人工神经网络技术，对植物黑腐病病斑的危害程度进行了量化分级，结合专家知识，与传统的植物受害程度测定方法相比较。试验表明，该方法克服了人为因素的影响，提高了植物受害程度的判定精

2、度。本研究为进一步开发具有应用价值的植物病害自动分析系统提供了重要的理论基础和应用技术，对缩小我国在农作物自动化管理方面与发达国家之间的差距，促进计算机视觉技术，人工神经网络和专家系统等技术在我国农业工程领域的应用具有重要意义。关键词：数字图像处理模式识别人工神经网络小波变换黑腐病病斑TheautorecognitionandanalysisofplantblackrotspotbasedoncomputervisionAbstractInthisdissertation，weresearchthetechnologyofactuafizeautoanalys

3、isofblackrotspot．Intheresearch,weusecomputervisionfortheimportantmeasure．atthesalllctime,weadoptothermeasuresincludedi#talimageprocessing,artificialneuralnetworkandSOOil．Inthispaper,itincludeasfollow：1)TodesignandextractthegeometrycharacterofblackrotimageswhichhavebeenpretreatecL2)T

4、oextraftandanalysiscolorcharactersofrotusingmethodsofcolormomentandred·greenpixelscharacters．3)Toextracttexturecharacterofrotusingmethodoftwo-dimensiondispersewavelettransform．舢Inpracticalapplication,thegeomc：h-yinformation,colorinformationandtextureinformationofspota∞integrated．Wec

5、lassiQthesespotsbyharmeddegree，atlastwecomparedthismethodwithtraditionalmethodandgotconclusion：thisnewmethodovercometheinfectionofpersonalfactorandimprovethedecisionprecision．researchprovideimportanttheorybasisandapplicationtechnologyforexploitauto-analysisofplantdiseasesystem,itals

6、ohasimportantsignificationforreducingthedistanceofautomaticmanagebetweenourcountryanddevelopedcountrios，improvingtheapplicationofcomputervisiontechnology,artificialneuralnetworkandexpertsystemina鲥cultIlreengineeringfieldinOurcountry．Keywords：digitalimageprocessing；patternrecognition

7、；artificialn倒lralnetwork；wavelettransform；blackrotspotⅡ关于学位论文使用授权的说明本人完全了解广谣大学有关保留、使用学位论文的规定，即：广西大学拥有在著作权法规定范围内学位论文的使用权，其中包括：(1)已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文；(2)为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆、资料室等场所供校内师生阅读，或在校园网上供校内师生浏览部分内容。本人保证遵守上述规定。(保密的论文在解密后遵守此规定)作者签名：日期：植物

8、景曩r靖病斑的白掌H凡剔点瞪尹斩’第一