椪柑果实病虫害的傅里叶频谱重分形图像识别-IngentaConnect.PDF

第 29 卷 第 23 期 农 业 工 程 学 报 Vol.29 No.23 2013 年 12 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Dec. 2013 159 椪柑果实病虫害的傅里叶频谱重分形图像识别 1 2※ 温芝元 ，曹乐平 （1. 湖南农业大学理学院，长沙 410128 ； 2. 湖南生物机电职业技术学院科研处，长沙 410127 ） 摘 要：为探讨植物病虫害互不交叉、重叠的数字典型特征值来进行病虫害计算机识别，研究了椪柑病虫害为害 状图像傅里叶变换幅度谱的多重分形特征。首先，用改进型分水岭算法检测病虫害为害状边缘，并对其进行区域 合并，形成病虫害为害状边界。其次，对病虫害果进行二维离散傅里叶变换，依据病虫害为害状边界进行图像标 记，提取标记区域内的傅里叶变换幅度谱图。最后，对傅里叶变换幅度谱图进行多重分形分析及多重分形谱的二 次拟合，将拟合抛物线段的高度、宽度和质心坐标作为病虫害特征值，并以此为输入变量，建立 BP 神经网络椪 柑病虫害识别模型来进行病虫害识别，椪柑蓟马、花潜金龟子、吸果夜蛾、侧多食跗线螨、椪柑炭疽病 5 类病虫 害 30 组测试样本中吸果夜蛾识别正确率最高 96.67%，侧多食跗线螨识别正确率最低 86.67%，平均正确识别率为 92.67% 。试验结果表明：傅里叶变换幅度谱图的多重分形谱高度、宽度和质心坐标较精确地刻画了病虫害为害状 这类复杂生物体的特征，该方法可进行椪柑病虫害自动识别，并可推广到其他植物的病虫害机器识别中。 关键词：图像识别，病害，果实，虫害，二维离散傅里叶变换，幅度谱，多重分形 doi ：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.23.022 中图分类号：S126 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2013)-23-0159-07 温芝元，曹乐平. 椪柑果实病虫害的傅里叶频谱重分形图像识别[J]. 农业工程学报，2013，29(23)：159－165. Wen Zhiyuan, Cao Leping. Citrus fruits diseases and insect pest recognition based on multifractal analysis of Fourier transform spectra[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(23): 159 －165. (in Chinese with English abstract) 种病虫害识别十分有效，但对于需要识别几种病虫 0 引 言 害而其为害状颜色不可避免地存在交叉、重叠时效 植物病虫害图像信息认知计算是数字农业信息 果不理想。文献[16]提出了以病斑的颜色和纹理为特 采集与处理的关键技术之一。通常基于病虫害为害状 征，结合粗糙集理论和 BP 神经网络进行棉花病害识 的植物病虫害图像识别往往依据为害状的大小、形 别方法。文献[17]以为害状区域红色、绿色、蓝色分 状、颜色、纹理等参数或几个参数的组合来进行，这 量表征病虫害为害状的颜色特征，为害状边界分形 是因为不同的病虫害有着不同的典型特征[1] 。文献[2]