国家自然科学基金(30360047)
- 作品数：8 被引量：206H指数：7
- 相关作者：李少昆王克如高世菊谢瑞芝白中英更多>>
- 相关机构：中国农业科学院作物科学研究所北京邮电大学石河子大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家基础科研基金资助项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于图像识别的玉米叶部病害诊断研究被引量：49
- 2007年
- 【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征,最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征,确定了诊断流程,并开发了识别系统。经检验,该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明,用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的,本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。
- 赵玉霞王克如白中英李少昆谢瑞芝高世菊
- 关键词：图像分割
- 基于量子克隆选择的自适应多模式快速运动估计算法被引量：1
- 2008年
- 该文提出一种新的基于量子克隆选择的自适应多模式快速运动估计算法。算法利用序列图像的时空预测运动矢量作为序列活动剧烈程度的依据,自适应选择搜索模式。静止块直接中止搜索;平缓运动类型块以(0,0)点为起始点,直接使用CDS搜索模式;剧烈运动类型块使用QCS/CDS联合搜索模式,首先使用量子克隆选择QCS寻找近似最优解,然后以近似最优解为起始点,使用CDS搜索。实验结果证明,算法在能够获得接近全搜索方法所得到的平均峰值信噪比前提下,平均搜索点数大大减少,搜索速度显著加快。
- 刘震白中英施进明林昭文
- 关键词：块匹配
- 基于机器视觉的棉花群体叶绿素监测被引量：26
- 2007年
- 研究了利用机器视觉技术快速获取棉花群体叶绿素信息的方法，以期获得预测性高的颜色特征参数。结果表明，RGB颜色系统的G-R、（G-R）／（G＋R）、r与g的组合值和棉花功能叶叶绿素含量、群体绿色指数呈极显著相关，而且拟合度较高；HIS颜色系统的Hue值和棉花功能叶叶绿素含量、群体绿色指数之间也极显著相关。对筛选出的两组模型进行检验，预测精度在84．07％～93．04％之间，推荐预测精度最高的G-R参数作为获取棉花群体叶绿素信息的最佳颜色指标。G-R预测叶绿素含量和群体绿色指数的模型分别为Y=-1．3008＋0．2125（G-R）-0．0038（G-R）^2（R^2=0.8669^＊＊）和Y=-0．9726＋0．1227（G-R）-0．0016（G-R）^2（R^2=0．7487^＊＊）。
- 王方永李少昆王克如隋学艳柏军华陈兵刘国庆谭海珍
- 关键词：棉花群体机器视觉叶绿素RGBHIS
- 利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮素含量的初步研究被引量：21
- 2007年
- 选取6种输入向量组合,利用线性网络、BP网络以及径向基网络等3种神经网络模型进行比较研究,筛选最适宜网络模型和最佳输入组合,建立叶片数字图像彩色信息和叶片氮含量的关系模型,探索利用神经网络技术获取叶片数字图像信息的方法。结果表明,径向基网络在利用数字图像(B,H,G-R,G/R)指标作为网络输入向量时,能够实现获取棉花叶片数字图像氮含量的目标。径向基网络训练的180组样本的训练精度均达到极显著水平(r=0.9022**),30组测试样本的预测值与实测值也达到极显著相关(r=0.8674**),径向基网络和(B,H,G-R,G/R)向量是一种适合本研究的数学模型。对利用神经网络提取棉花叶片数字图像氮含量技术的初步探索,拓展了神经网络和数字图像技术在农业生产中的应用。
- 李小正谢瑞芝王克如白中英李少昆王方永高世菊
- 关键词：数字图像线性网络BP神经网络径向基网络氮素含量
- 基于图像识别的棉花水分状况诊断研究被引量：22
- 2007年
- 探讨了利用图像识别技术快速获取棉花水分信息的方法。分析了颜色参数与棉花水分含量及水分含量指数的关系,并建立了水分状况的预测模型。结果表明,HIS颜色系统的色调H值与棉花含水量显著正相关,而亮度I值和水分含量指数呈极显著正相关;RGB颜色系统的G-R与棉花水分含量及水分含量指数相关性最好。以G-R参数和棉花水分含量及水分含量指数建立回归模型,预测精度分别达到了90.71%和91.02%,预测模型分别为0.3955+0.0139(G-R)(R2=0.7460**)和-0.0428+0.0223(G-R)(R2=0.8552**)。基于图像识别技术诊断棉花水分状况是可行的,有望成为作物水分信息获取的新手段。
- 王方永王克如王崇桃李少昆朱玉陈兵明博潘文超
- 关键词：棉花图像识别含水量
- 贝叶斯方法在玉米叶部病害图像识别中的应用被引量：28
- 2007年
- 根据锈病、弯孢菌叶斑病、灰斑病、小斑病及褐斑病等五种玉米病斑图像的实际情况,在图像分割和特征提取的基础上,利用朴素贝叶斯分类器的统计学习方法,实现玉米叶部病斑的分类识别。研究结果表明,对五种玉米叶部病害的诊断精度在83%以上。贝叶斯分类器具有网络结构简单、易于扩展等特点,对玉米叶部病害的分类识别效果较好,也为其它作物病害图像识别的研究提供了借鉴。
- 赵玉霞王克如白中英李少昆谢瑞芝高世菊
- 关键词：朴素贝叶斯方法特征提取特征约简
- 用机器视觉技术获取棉花叶片叶绿素浓度被引量：62
- 2006年
- 运用机器视觉技术获取棉花叶片颜色特征，建立棉花叶片叶绿素测定模型。研究表明：（1）RGB颜色系统的B／R、色度坐标b、b／r值及HIS彩色系统中的饱和度S值均与棉叶叶绿素含量显著或极显著相关，可用于测定叶片叶绿素浓度；（2）棉花叶片正、背面RGB、HIS颜色系统的颜色特征值与叶绿素浓度的相关性高度一致，且叶片背面的颜色特征值与叶绿素浓度之间的相关性更高；（3）基于机器视觉技术建立和筛选出了6组棉叶叶绿素含量预测模型，预测误差在7．8％～13．65％之间。为棉花生长的快速监测提供了依据。
- 王克如李少昆王崇桃杨蕾谢瑞芝高世菊柏军华
- 关键词：机器视觉RGBHIS棉花叶片叶绿素浓度
- 棉花黄萎病病叶光谱特征与病情严重度的估测被引量：30
- 2007年
- 【目的】阐明棉花黄萎病病叶光谱特征并对其病情严重度进行估测,为今后通过航空、航天遥感大面积监测棉花黄萎病提供依据。【方法】试验采用不同品种棉花黄萎病的病叶材料,在不同发病时期的病谱田和大田同步测定其光谱和发病严重度,定性和定量地分析病叶光谱反射特征、微分光谱特征差异。【结果】棉花不同品种、不同发病时期的黄萎病的病叶光谱均随发病严重度的增加而表现出有规律的变化,可见光(400～700nm)到近红外区(700～1300nm)波段,光谱反射率随病情加重呈现上升趋势,可见光520～680nm波段范围内尤为明显。当病叶严重度达到b2(25%)时,可作为病害识别的临界,对其进行早期诊断。对光谱一阶微分特征研究表明,在红边范围内(680～780nm)处理间变幅最大,分析后发现红边斜率减小,红边位置发生了"蓝移",表现出了病害特有的特征。试验证明:434～724和909～1600nm为棉花黄萎病病叶光谱敏感波段,建立的多个遥感估测模型均达到极显著水平。【结论】棉花黄萎病病叶光谱特征明显,建立的相应病害反演模型中利用一阶微分光谱723nm建立的模型精度最高,可用来定量反演棉花单叶黄萎病的发生情况。
- 陈兵李少昆王克如王方永谭海珍刘国庆陈江鲁
- 关键词：棉花黄萎病
