小麦叶部病害彩色图像特征提取研究

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1、2015年10月农机化研究第10期小麦叶部病害彩色图像特征提取研究aba毋媛媛，李清波，刁智华(郑州轻工业学院a．电气信息工程学院;b．数学与信息科学学院，郑州450002)摘要:针对小麦叶部病害智能识别系统，提出了基于颜色、纹理和形状特征的特征提取方法。首先，针对ＲGB和HIS颜色空间，定义这两种颜色空间的转换公式，并提取14个颜色特征;其次，利用灰度共生矩阵方法得到16个纹理特征;再次，借助于不变距理论获取13个形状特征;最后，以4种小麦叶部病害为研究对象进行试验。结果表明:本文提出的特征提取

2、方法，系统识别率较高，符合实际应用的要求。关键词:小麦叶部病害;彩色图像;特征提取中图分类号:TP391．41;S435．122文献标识码:A文章编号:1003－188X(2015)10－0079－04DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2015.10.017病害图像形状特征的提取方法。然而，上述文献均没0引言有同时考虑颜色、纹理和形状特征。目前，图像处理与模式识别技术已经可以有效地针对小麦叶部病害彩色图像，本文综合考虑颜应用于小麦病害的诊断和识别，而特征提取则是其必色、纹理和形状特

3、征的提取，得到包括上述3种特征不可少的一个环节。广义上讲，特征提取是一种变换的一个子集，并将其应用到小麦叶部病害智能识别系或映射，它将高维空间的样本转换到低维空间中去，统中进行实验，取得了较高的识别效率。［1］实现降维的效果。对于本文所研究的小麦叶部病1特征提取害，主要考虑3种特征，即颜色、纹理和形状。颜色特征是指图像或图像区事物的表面性质;纹理特征是根1．1颜色特征据颜色灰度的变化而得到的图案模式;而形状特征是颜色特征是小麦叶部病害的一个非常重要的外一种局部特征，在局部区域刻画了图像的几何性质。

4、观特征，也是进行病害诊断时的一个重要依据。众所近年来，在农业领域中图像特征提取研究受到了周知，不同的颜色空间对应的颜色特征也有所不同。广泛关注，出现了许多研究成果。例如，文献［2］利用其中，ＲGB颜色空间是较为广泛运用的一个颜色系棉花叶片的空洞以及边缘的残缺，通过提取链的长统;然而，在基于ＲGB颜色空间处理图像问题时，计度、链码面积、迂曲度、形状因子及不规整度等形状特算得到的两种颜色间的距离和人们的实际感知存在征，从而判断棉花虫害的程度。文献［3］针对昆虫图一定的差异。针对这个问题，HIS颜色模型

5、去除了图像的识别和分类，给出了形状和纹理特征提取方法。像中强度成分和颜色信息的关联，较之ＲGB颜色模型文献［4］通过ＲGB图像到HIS图像的转换，研究了成更易于被人们接受。文献［8］利用CIE均匀色系统研熟番茄的识别技术。文献［5］提出了一种基于形状特究了缺素叶片彩色图像的颜色特征提取问题，其准确征提取的叶片识别方法。文献［6］通过提取颜色特征率仅仅在70%以上，效果一般。因而，在考虑对小麦和形状特征，研究了甘蔗苗期赤腐病和环斑病图像分叶部病害彩色图像的颜色特征提取时，将考虑ＲGB和割方法。文献［

6、7］利用不变矩理论，提出了一种作物HIS这两种颜色空间的主要相关特征。收稿日期:2014－10－22对一副图像进行颜色特征提取时，从ＲGB空间到基金项目:国家农业智能装备工程技术研究中心开放基金项目HIS空间的转换方式是尤为重要的。为此，本文引入(KFZN2012W12－012);河南省科技厅重点科技攻关项目(132102110150);郑州市科技局普通科技攻关项目圆锥模型转换公式为(131PPTGG411－13);郑州轻工业学院校博士基金项目I=(Ｒ+G+B)/3(2011BSJJ006)ìïï

7、H=1F+0，G＞B;180，作者简介:毋媛媛(1982－)，女，河南商丘人，讲师，博士，(E－mail)360[90－arctan()(G＜B)](1)í槡3wyuanyuan82@163．com。通讯作者:刁智华(1982－)，男，河南夏邑人，副教授，博士，(E－ïïS=1－［min(Ｒ，G，B)/I］îmail)diaozhua@163．com。F=(2Ｒ－G－B)/(G－B)·79·2015年10月农机化研究第10期其中，Ｒ、G、B分别表示红色、绿色和蓝色分量，H、性和规范性等;而对于农业

8、病害图像中的病斑来说，I、S分别代表色调、饱和度和亮度分量。公式(1)计算纹理可能是反复出现的局部模式及其排列规则。比简单，转换平滑;但是当绿色分量G等于蓝色分量B较叶片正常组织和病斑中的病变组织可以看出，它们时，没有定义参数H的计算公式。因此，对公式(1)进的纹理在粗细和走向上存在较大的差别。从智能视行改进，可得ＲGB颜色空间到HSI颜色空间的转换公觉系统对纹理的辨识来看，纹理特征具有一定的尺度式为不变性及旋转不变性。除此之外，纹理特征还有平移I=Ｒ+G+B不变性的特点。因此，纹