一种基于成像高光谱数据的小麦籽粒赤霉病识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于成像高光谱数据的小麦籽粒赤霉病识别方法，与现有技术相比解决了尚无快速识别小麦籽粒赤霉病方法的缺陷。本发明专利技术包括以下步骤：高光谱基础图像的采集；高光谱基础图像的预处理；构建小麦籽粒赤霉病识别模型；小麦籽粒赤霉病识别模型的训练；待识别高光谱图像的获取；待识别高光谱图像的预处理；小麦籽粒赤霉病的识别。本发明专利技术利用室内高光谱成像数据，通过图像分割技术，在高光谱图像中分割小麦籽粒，继而对小麦籽粒的光谱信息进行对比分析，通过数据噪声去除并进行特征波长筛选，建立了小麦赤霉病病害侵染麦粒的有效识别模型，形成了小麦籽粒赤霉病检测的快速有效方法。

A Recognition Method of Wheat Grain Scab Based on Imaging Hyperspectral Data

The invention relates to a wheat grain scab recognition method based on imaging hyperspectral data, which solves the defect that there is no fast identification method for wheat grain scab compared with the existing technology. The invention comprises the following steps: acquisition of hyperspectral basic image; preprocessing of hyperspectral basic image; construction of wheat grain scab recognition model; training of wheat grain scab recognition model; acquisition of hyperspectral image to be recognized; preprocessing of hyperspectral image to be recognized; recognition of wheat grain scab. The present invention uses indoor hyperspectral imaging data and image segmentation technology to segment wheat grains in hyperspectral images, then compares and analyses the spectral information of wheat grains, removes data noise and filters characteristic wavelengths, establishes an effective recognition model of wheat scab disease infecting wheat grains, and forms a fast and effective method for wheat grain scab detection. \u3002

【技术实现步骤摘要】
一种基于成像高光谱数据的小麦籽粒赤霉病识别方法
本专利技术涉及高光谱数据处理
，具体来说是一种基于成像高光谱数据的小麦籽粒赤霉病识别方法。
技术介绍
赤霉病是由亚洲镰刀菌(Fusariumasiaticum)和禾谷镰刀菌(Fusariumgraminearum)引起的一种在世界范围内广泛流行的作物病害，小麦作为主要粮食作物，赤霉病的发生不仅会造成其产量的大幅度衰减，而且还会引起麦粒腐败变质，对小麦赤霉病及病害侵染麦粒的有效识别及检测已经成为当下相关领域研究的主要内容。目前小麦籽粒赤霉病检测方法主要包括薄层色谱法、高效液相色谱法、气相色谱法、酶联免疫检测法等生物化学方法。但以上方法多要求有较高的专业背景，同时存在耗时长、人力物力需求量大，需通过大量实验才能达到检测效果等特点，在实际应用中缺乏可推广性。近年来，高光谱成像技术不断发展，这一技术有效的结合了目标物的光谱信息和图像信息，具有波段多、分辨率高、图谱合一等优点。通过合理的图像处理和光谱分析方法，可有效的实现目标监测，被广泛应用于作物快速无损检测、鉴定以及水果等品质的分析中。现有技术中，有部分技术利用高光谱成像技术采用特征光谱本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于成像高光谱数据的小麦籽粒赤霉病识别方法，其特征在于，包括以下步骤：11)高光谱基础图像的采集：利用高光谱成像仪采集高光谱基础图像，高光谱基础图像包括健康麦粒图像和病害麦粒图像；12)高光谱基础图像的预处理：对高光谱基础图像进行图像校正、图像分割及小麦籽粒提取处理，并获取到小麦籽粒的光谱数据；13)构建小麦籽粒赤霉病识别模型：建立基于支持向量机或随机森林技术的小麦籽粒赤霉病识别模型；14)小麦籽粒赤霉病识别模型的训练：将预处理后的高光谱基础图像输入小麦籽粒赤霉病识别模型进行训练；15)待识别高光谱图像的获取：获取待识别的小麦籽粒高光谱图像；16)待识别高光谱图像的预处理：对待识别的小...

【技术特征摘要】
1.一种基于成像高光谱数据的小麦籽粒赤霉病识别方法，其特征在于，包括以下步骤：11)高光谱基础图像的采集：利用高光谱成像仪采集高光谱基础图像，高光谱基础图像包括健康麦粒图像和病害麦粒图像；12)高光谱基础图像的预处理：对高光谱基础图像进行图像校正、图像分割及小麦籽粒提取处理，并获取到小麦籽粒的光谱数据；13)构建小麦籽粒赤霉病识别模型：建立基于支持向量机或随机森林技术的小麦籽粒赤霉病识别模型；14)小麦籽粒赤霉病识别模型的训练：将预处理后的高光谱基础图像输入小麦籽粒赤霉病识别模型进行训练；15)待识别高光谱图像的获取：获取待识别的小麦籽粒高光谱图像；16)待识别高光谱图像的预处理：对待识别的小麦籽粒高光谱图像进行图像校正、图像分割及小麦籽粒提取处理，获取到待识别小麦籽粒的光谱数据；17)小麦籽粒赤霉病的识别：将预处理后待识别高光谱数据输入小麦籽粒赤霉病识别模型，识别出小麦籽粒赤霉病。2.根据权利要求1所述的一种基于成像高光谱数据的小麦籽粒赤霉病识别方法，其特征在于，所述的高光谱基础图像的预处理包括以下步骤：21)对高光谱基础图像进行图像校正处理，对采集的高光谱基础图像进行黑白板校正，其公式如下：R＝(O-B)/(W-B)，其中：O为原始的高光谱图像，B为黑板校正图像，W为白板校正图像；22)将高光谱基础图像从RGB空间转换至Lab空间，从Lab空间进行图像分割处理：选取683nm、559nm、以及483nm3个波段合成的RGB小麦籽粒图像，转换到Lab色彩空间，利用Lab色彩空间中的b分量设置阈值分割提取小麦籽粒区域，得到二值图，再进行形态学处理去除噪声和毛刺，最后得到小麦籽粒的二值图；23)针对小麦籽粒二值图采用Envi画感兴趣区域技术或matlab提取出小麦籽粒的光谱数据。3.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄林生，丁串龙，杨贵军，赵晋陵，徐超，梁栋，黄文江，翁士状，张东彦，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34