一种青稞条纹病的识别方法技术

本发明专利技术公开了一种青稞条纹病的识别方法，属于图像处理领域。包括青稞正常图像样本和青稞条纹病图像样本的输入，对图像进行预处理高斯滤波，将预处理之后的图像转换到HSV颜色空间，设置H、S划分等级及变化范围，根据设置结果统计图像中H、S分量数据并创建直方图，归一化图像直方图高度，将归一化之后的直方图高度及对应横坐标作为图像特征及标签训练SVM分类器，讲用于测试的图像样本做同样处理输入到SVM分类器，获得预测结果。本发明专利技术利用对图像滤波消噪，提取颜色空间特征并归一化，及支持向量机分类，能很好分类出正常青稞叶片和条纹病青稞叶片的图像，提高了青稞条纹病的识别效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种青稞条纹病的识别方法
本专利技术属于图像处理领域，尤其涉及一种基于SVM的青稞条纹病识别方法。
技术介绍
青稞条纹病是我区青稞上最常见的重要病害之一。是一种分布广、为害重的种传病害，发病严重时植株死亡率可达20％～30％，平均减产10％左右。青稞条纹病又称为条斑病，属于侵害性疾病，从青棵幼苗到成熟期均可发病。青稞条纹病是由种子带菌而传播的病害。最适于发病的土壤温度为5℃～13℃，24℃以上则基本不发病。种子萌发后，种子内的菌丝也恢复活动，依次侵入叶片，穗部，形成条纹病斑以及畸形病穗。在青稞生长期、开花期，病斑上的分生孢子借风雨传播侵入，在种子内潜伏下来成为第二年的侵染来源。种子带菌率越高，第二年发病则越重。该种病害主要危害青叶片和叶鞘，一般在青稞幼苗生长到一到两个子叶时发生，发病初期先是在叶子上产生淡黄色斑点或者与叶脉平行的短小条纹，随着病情的发展斑点逐渐扩展。进入分蘖期后从叶片基部直到顶端叶子上形成平行的细长条纹，病斑颜色逐渐由浅黄色变成黄褐色，进入拔节抽穗期后，病斑中央呈现草黄色或者枯黄色，病斑周围呈现褐色，并在病斑上生长出黑色霉菌层。发病后期，叶子逐渐干枯，沿着叶脉逐渐破裂本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种青稞条纹病的识别方法，该方法包括：步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞条纹病图像样本，并将图像转化为mat格式；步骤2：采用高斯滤波对图像进行降噪处理；步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值和S值；步骤4：将H平均划分为16个等级，S平均划分为16个等级，H分量变化为0到180，S变化范围为0到255；步骤5：对每一幅图像进行如下处理；对每个像素点的H值，根据步骤4划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；对每个像素点的S值，根据步骤4划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；统计每个像...

【技术特征摘要】
1.一种青稞条纹病的识别方法，该方法包括：步骤1：获取青稞正常图像样本和青稞条纹病图像样本，并将图像转化为mat格式；步骤2：采用高斯滤波对图像进行降噪处理；步骤3：将步骤2得到图像的每个像素的颜色空间从RGB转到HSV，计算出各像素点的H值和S值；步骤4：将H平均划分为16个等级，S平均划分为16个等级，H分量变化为0到180，S变化范围为0到255；步骤5：对每一幅图像进行如下处理；对每个像素点的H值，根据步骤4划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；对每个像素点的S值，根据步骤4划分出的16个等级，统计每个等级的像素点个数及概率，并作出概率直方图；统计每个像素H值出现的概率，并作出概率直方图；统计每个像素S值出现的概率，并作出概率直方图；步骤6：归一化各直方图高度值；步骤7：采用步骤6归一化后得到的健康青稞图像和患白粉病的青稞图像的四种直方图高度值作为正样本和负样本，对SVM分类器进行训练；...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐樟春，金涛，薛琦，刘杰，夏艳君，魏晨竹，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51