棗樹(shù)是我國(guó)最古老也是干果產(chǎn)量中居于第一位的主栽果樹(shù)。近年來(lái),隨著棗樹(shù)種植面積的增加,害蟲(chóng)的威脅也一步步提升,作為一種多年生喬木一旦受到害蟲(chóng)危害將影響多年的收成,給棗農(nóng)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。棗樹(shù)蟲(chóng)害發(fā)生時(shí)首先需要識(shí)別出是哪種害蟲(chóng),才能對(duì)癥下藥提出相應(yīng)的殺滅方法。但是,棗樹(shù)害蟲(chóng)的種類多、棗樹(shù)種植面積又大,每次蟲(chóng)害發(fā)生時(shí)僅靠專家或技術(shù)人員進(jìn)行人工識(shí)別既費(fèi)時(shí)又容易出錯(cuò)誤,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足棗農(nóng)的需求。隨著圖像識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn),農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也在積極的探索使用圖像識(shí)別技術(shù)代替人工來(lái)完成識(shí)別工作,減少災(zāi)害反應(yīng)時(shí)間。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,探索了圖像識(shí)別技術(shù)在棗樹(shù)害蟲(chóng)檢測(cè)方面的關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)棗園取像環(huán)境不佳的情況研究了圖像預(yù)處理技術(shù)在提升圖像質(zhì)量上的方法,分別研究了圖像灰度化技術(shù)、直方圖均衡化技術(shù)、圖像濾波技術(shù)等圖像預(yù)處理技術(shù)的算法原理及相應(yīng)圖像結(jié)果,探討出較為適合棗樹(shù)害蟲(chóng)的圖像預(yù)處理方法。在減少圖像識(shí)別信息方面,應(yīng)用了圖像分割技術(shù)。主要探討閾值法分割技術(shù)、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣檢測(cè)的分割方法的算法原理,提出Sobel算子和Canny算子在棗樹(shù)害蟲(chóng)檢測(cè)圖像分割方面的具體應(yīng)用方法。在圖像模式識(shí)別方面,分別探討了使...

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1技術(shù)路線圖

1.3.2技術(shù)路線本文以棗樹(shù)害蟲(chóng)為研究對(duì)象,研究運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)棗樹(shù)害蟲(chóng)進(jìn)行圖像識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù),主要包含了圖像預(yù)處理技術(shù)、圖像分割技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)的技術(shù)原理和編程方法。技術(shù)方面主要以新疆棗園管理中常見(jiàn)的紅蜘蛛、刺蛾幼蟲(chóng)、棗尺蠖、棗癭蚊等圖像為例進(jìn)行研究,具體以紅蜘蛛圖像為例研....

圖2-1頻率域法圖像增強(qiáng)技術(shù)路線圖

頻率域法圖像增強(qiáng)技術(shù)主要通過(guò)傅里葉變換對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)。原理為將圖像看作二維函數(shù)f(x,y)(其中x,y是圖像的二維坐標(biāo),函數(shù)值為圖像中該位置的灰度值),通過(guò)傅里葉變換將函數(shù)轉(zhuǎn)換到頻率域上,然后根據(jù)具體需要進(jìn)行濾波處理,最后通過(guò)逆變換就能得到特定的增強(qiáng)濾波處理后的圖像。具體技術(shù)路線....

圖2-2本課題圖像增強(qiáng)技術(shù)路線圖

根據(jù)經(jīng)驗(yàn),在實(shí)際拍攝時(shí)獲取的圖片通常是彩色圖片,因此首先需要對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度化,以減少圖像信息量,方便下一步處理。然后使用直方圖均衡化技術(shù)改變圖像中各像素的灰度,增強(qiáng)動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)的圖像對(duì)比度。最后使用圖像濾波技術(shù)過(guò)濾噪聲,以達(dá)到突出棗樹(shù)害蟲(chóng)特征的圖像效果。具體路線圖如圖2-2所示....

圖2-3灰度化算法示例

在Python中對(duì)棗樹(shù)紅蜘蛛的圖像分別進(jìn)行不同算法演算,可以得到如下圖:從上圖中可以發(fā)現(xiàn),最大值法處理后的圖片亮度較高,細(xì)節(jié)丟失也最多。平均值法處理的圖片較平滑但區(qū)分度不如加權(quán)平均值法處理后的效果好。本文在后續(xù)的處理中優(yōu)先使用加權(quán)平均值法處理的圖像。

本文編號(hào)：4056883