基于颜色特征的油菜缺素症图像诊断

• 作者: 伍文兵 徐胜勇 林卫国 赵海涛
• 来源期刊: 中国油料作物学报
• 学科: 工学
• 关键词: 甘蓝型油菜 缺素智能诊断 特征匹配 彩色直方图反向投影 贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 576-582
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7505/j.issn.1007-9084.2015.04.022

摘要

为建立智能营养诊断技术，根据缺素导致的苗期油菜叶片颜色变化特征，提出一种甘蓝型油菜缺素计算机智能图像诊断技术。使用山崎配方无土培育了一批油菜并采集苗期油菜叶片图像，以建立正常、缺氮、缺磷和缺钾4类油菜图像库。使用GrabCut算法提取前景并挑选颜色特征显著的图像建立4个梯度的模板图像集合，其余图像被划分为训练图像和测试图像。训练图像对模板图像集合的颜色直方图反向投影得到匹配指数集合，用于训练贝叶斯分类器得到分类特征参数。计算测试图像的匹配指数并输入分类器得到缺素诊断结果。全部算法使用VC++和OpenCV实现。实验表明，该方法可以准确地判别常见的缺素状况，为基于图像处理技术的缺素诊断技术提供了一个有益的范例。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林卫国	华中农业大学工学院	26	97	6.0	8.0
2	徐胜勇	华中农业大学工学院	18	43	4.0	6.0
3	赵海涛	华中农业大学工学院	3	21	2.0	3.0
4	伍文兵	华中农业大学工学院	1	11	1.0	1.0