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文檔簡介
1、隨著計算機處理能力的不斷增強,以及圖像處理與識別技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字圖像處理與識別技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛,并將成為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化與自動化的重要技術(shù)力量。農(nóng)業(yè)信息采集工作量巨大,信息的實時性和準確性是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學研究領(lǐng)域普遍關(guān)注的問題,如何及時快速地進行農(nóng)作物病害的準確判斷一直是計算機技術(shù)面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究工作的一項重要內(nèi)容。為此,以計算機圖像處理技術(shù)為重要技術(shù)手段,綜合運用圖像處理和植物病理學方面的知識,研究玉米和黃瓜病害的識別和
2、診斷。 首先,根據(jù)病害葉片的采樣要求,利用光照系統(tǒng)和計算機圖像處理裝置進行病害樣本的圖像采集。但是無論采用何種裝置,采集到的圖像往往不能令人滿意,因此需要對病害圖像進行中值濾波來去除噪聲,改善圖像質(zhì)量。其次,深入研究了圖像分割的各種方法,仔細研究了病害圖像的特點,將聚類分析引入到圖像分割中,分析比較了硬C-均值聚類和模糊C-均值聚類分割算法的特性,采用快速模糊C-均值聚類算法,對病害圖像進行分割,并通過實驗驗證了這種算法在聚類優(yōu)
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