国家高技术研究发展计划(2013AA102304)
- 作品数：21 被引量：178H指数：8
- 相关作者：李淼袁媛陈雷吴娜张志毅更多>>
- 相关机构：西北农林科技大学中国科学院中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学经济管理更多>>
- 黄瓜病害图像分割评价方法试验研究被引量：1
- 2014年
- 为探讨作物病害图像分割评价方法,以简单背景的2种黄瓜病害(靶斑病和白粉病)图片为例,对常用的4种评价方法进行了研究。结果表明:4种评价方法中,前两种方法比较适合用于作物病害图像分割结果的评价。该研究为衡量作物病害病斑分割方法的性能提供一定依据。
- 袁媛李淼吴娜陈晟孙雄伟
- 关键词：黄瓜图像分割
- 基于混合颜色空间和双次Otsu的黄瓜靶斑病图像分割被引量：7
- 2016年
- 为快速、准确地分割黄瓜叶部病害图像,提出一种基于混合颜色空间的双次Otsu算法。算法根据病害图像各部分的颜色特征,首先选取原始彩色图像的R分量进行初始Otsu分割和形态学相关操作,将R分量图分割为背景类和非背景类;然后选取非背景类图像的Cr分量进行第2次Otsu操作,将非背景区域分割为正常叶子类和病斑区域类,得到最终的分割结果。将该算法应用于黄瓜靶斑病图像的分割中,并与R_Otsu算法、H_Otsu算法以及图切割算法进行比较。试验结果表明:与对比算法相比,本算法在分割精度及处理速度2方面的综合分割性能最优,错分率均值和方差分别为2.12%和0.08%,平均处理时间<0.2s,算法对光照变化具有一定的鲁棒性。本研究算法可为自然光照条件下黄瓜病害图像实时、准确分割提供技术参考。
- 吴娜李淼袁媛卞程飞陈雷
- 关键词：黄瓜靶斑病图像分割
- 多层次视域数据采集系统研究
- 2014年
- 针对目前作物生长图像远程采集中存在适时性不高、连续监测能力差、效率低等问题,以快速高效远程获取田间及作物图像为目标,研究了图像远程自动采集方法,提出了通过采用有线和无线数据传输相结合的方式,实现多层次视域数据采集系统的方案。本研究为农业远程适时分析、农业生产决策、产量评估及病虫草害防治等应用提供了有效的技术手段和可靠的数据支持。
- 张彦雯耿楠张志毅
- 关键词：图像采集信息管理农作物
- L系统的并行化关键技术被引量：2
- 2019年
- 为解决L系统文法在字符迭代过程中生成效率低下的问题,提出一种基于并行框架的分解算法。通过L系统的文法特征将L系统进行分类,将分类后的文法字符进行多线程处理,提高文法的生成效率。可直接操作纯文本的L文法字符串,无需任何编译、链接翻译过程。实验结果表明,该算法可以高效处理参数化L系统、上下文敏感L系统和随机化L系统,当文法数量达到百万级规模时,算法生成文法的效率提高了25%。
- 常存宝张晶耿楠张志毅胡少军
- 关键词：L系统并行化
- 基于分布式信源编码的果园视频压缩方法研究被引量：2
- 2016年
- 分布式信源编码将编码端的复杂度转移至解码端,可有效解决果园无线视频传感器网络采集节点能量和计算能力受限的问题,但其实际性能还不够理想。为了进一步提高编码的率失真性能,针对果园视频时空相关性强的特点,提出一种基于块自适应的分布式视频编码架构,该架构根据视频内容的相关性选择编码方式,对于WZ帧块采用LDPC编码的方式并利用联合比特平面LDPC算法进行译码。以苹果和葡萄果园视频样本进行测试,结果表明,基于块自适应的分布式视频编码架构能充分利用视频的时空相关性,在相同的量化前提下,相比传统架构苹果和葡萄果园视频样本分别节约了6%~10%及9%~13%的码率。
- 代媛何东健张建锋方勇
- 关键词：果园视频编码分布式信源编码
- 基于融合多特征图切割的作物病害图像自动分割被引量：9
- 2014年
- 为提高黄瓜叶部病害图像的分割性能,该文提出一种基于融合多特征图切割的病害图像自动分割方法。首先采用一种新的阈值化方法对原始病害图像的红色分量进行二值化处理;然后融合纹理、灰度、距离3个特征构建能量函数的边界项,描述像素间的相似性;再利用分割区域像素与区域边界像素的红色分量差值自动建立能量函数的区域项,反映像素归属于背景和目标的程度;最后运用最大流算法求解能量函数得到分割结果。将该方法应用于黄瓜3种病害(靶斑病、霜霉病和白粉病)叶部图像分割中,并与OTSU算法及半自动图切割算法的分割结果进行比较。试验结果表明,该方法的平均错分率为1.81%,低于其他2种算法,平均分割速度约为2.34 s并无大幅增加。该研究可为黄瓜病害的自动识别和诊断提供技术参考。
- 吴娜李淼陈晟袁媛曾新华陈雷孙熊伟卞程飞
- 关键词：作物病害图切割黄瓜
- 柑橘黑斑病反射光谱特性与染病果实检测方法研究被引量：2
- 2017年
- 通过对光谱仪采集的340~1 030 nm柑橘健康与感染黑斑区域光谱进行分析,在探明健康和黑斑病不同症状光谱特性的基础上,提出主成分分析结合特征排序的方法,选择出可识别染病与健康样本的最优波长(525 nm)建立SMO分类模型;基于序列浮动前向选择方法优选出4个特征波长(678、740、794、879 nm),建立C4.5算法识别柑橘黑斑病3种症状的方法。试验结果表明,用525 nm波长建立的SMO分类模型对健康和染病果样本的识别率达99.37%,硬斑型、破裂型和黑斑型症状的识别率分别为81.85%、71.88%和67.57%,3种症状的平均识别率为73.77%,比前人方法提高了12.77个百分点。
- 赵川源何东健LEE Won Suk
- 关键词：柑橘黑斑病光谱特性主成分分析
- 基于数字图像技术的黄瓜缺氮营养诊断被引量：9
- 2016年
- 以节节瓜和日本小黄瓜2个品种为试验对象,设计田间不同氮肥处理试验研究数字图像技术对于黄瓜缺氮无损诊断的可行性。每隔3d利用数码相机和叶绿素仪获取固定叶位的叶片图像和叶绿素测量(SPAD)值,利用图像处理技术获取叶片的颜色特征参数,分析这些参数和SPAD值之间的相关性,并建立回归方程。结果表明,红光标准化值(NRI)、色调(H)、深绿色指数(DGCI)和SPAD值之间存在良好的线性关系,其决定系数分别为0.86、0.70和0.65。利用数码相机和数字图像技术进行黄瓜氮素营养状况诊断具有快速、无损、易于操作的特点,易于在生产实际应用中推广。
- 袁媛陈雷李淼高会议
- 关键词：黄瓜营养诊断数字图像氮素SPAD
- 复杂背景黄瓜叶部病害图像分割方法被引量：27
- 2013年
- 针对具有复杂背景的黄瓜病害图像,设计了一种图像分割方法。该方法首先结合超G和OTSU方法去除彩色图像中的大部分背景,尽可能保留图像中的绿色部分信息;然后根据病害图像RGB模型中红色分量自动建立数据项,并且设定相邻像素间红色分量差值的函数作为平滑项,以上述数据项和平滑项构建基于阈值预处理的图切割算法。利用该方法对4种黄瓜病害(霜霉病、白粉病、靶斑病和炭疽病)彩色图像进行分割。结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中提取出来,算法的平均正确识别率达到90%以上;平均运行速度为2.12 s,能够满足实时图像分割的要求。
- 袁媛李淼陈晟江海洋董俊
- 关键词：黄瓜图像分割图切割OTSU
- 水稻纹枯病图像识别处理方法研究被引量：22
- 2016年
- 为了实现水稻病害的自动检测,设计并实现了一种基于支持向量机的水稻纹枯病识别方法。首先利用R分量和中值滤波进行图像预处理,然后利用改进的图切割方法进行病斑分割,再提取病斑的颜色和纹理特征,最后利用支持向量机方法对水稻纹枯病进行分类识别。结果表明:识别准确率达到95%,能够满足实际应用的需求。本研究结果可以为水稻病害的自动识别提供参考依据。
- 袁媛陈雷吴娜吴娜
- 关键词：水稻纹枯病图像识别病害诊断支持向量机
