[发明专利]一种基于支持向量机的稻瘟病菌孢子显微图像检测识别方法

说明书

本发明公开了一种基于支持向量机的稻瘟病菌孢子显微图像检测识别方法，包括如下步骤：(1)图像预处理：进行图像背景校正、中值滤波处理和图像增强处理；(2)图像分割：对预处理后的图像进行二值化操作、形态学运算和边缘检测，得到疑似稻瘟病孢子的图形轮廓；(3)支持向量机检测识别：从疑似稻瘟病孢子的图形轮廓中提取出最具代表性的形状特征参数和纹理特征参数，将所述形状特征参数和纹理特征参数作为输入向量训练支持向量机分类器模型，利用训练好的支持向量机分类器模型对稻瘟病孢子进行检测识别。本发明能实现对稻瘟病菌孢子的快速、准确识别，可为水稻稻瘟病病害的早期检测和病害程度判别提供技术支持。

技术领域

本发明涉及稻瘟病检测技术领域，具体涉及一种基于支持向量机的稻瘟病菌孢子显微图像检测识别方法。

背景技术

由稻瘟病菌引起的稻瘟病是世界上水稻三大病害之一，给水稻的产量和质量造成了严重的影响。长期的生产实践证明，水稻稻瘟病病害的早期检测和病害程度判别是对稻瘟病进行预测预报和化学防治的基础和关键。由于在病害的初期阶段病害症状不明显，以及农业生产者缺乏相应的作物诊断知识，使得病情得不到较好的诊断，作物病害加重。当前阶段，稻瘟病害的识别诊断主要分为田地检测和实验室检测两方面进行。田地检测主要靠人为判断或依靠专业书籍提供的相关病斑图像进行对比判断，会引起人为误判，效率低下，专家依赖性大，难以及时对症下药，引起水稻减产。而实验室检测则由专业的技术检测人员对采集到的染病样本进行稻瘟病孢子的识别与数目统计。由于孢子个体很小不易观察、样本数量巨大、且样本中混有的其他种类的病源孢子会对显微镜计数造成干扰等原因，大大增加了对灾情初期的发现难度。

发明内容

针对上述现有技术，本发明的目的是提供一种基于支持向量机的稻瘟病菌孢子显微图像检测识别方法。该方法能实现对稻瘟病菌孢子的快速、准确识别，可为水稻稻瘟病病害的早期检测和病害程度判别提供技术支持。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一方面，提供一种基于支持向量机的稻瘟病菌孢子显微图像检测识别方法，包括如下步骤：

(1)图像预处理：获取稻瘟病菌显微图像，将所述稻瘟病菌显微图像转化为灰度图像，并进行图像背景校正、中值滤波处理和图像增强处理；

(2)图像分割：对预处理后的图像进行二值化操作、形态学运算和边缘检测，得到疑似稻瘟病孢子的图形轮廓；

(3)支持向量机检测识别：从疑似稻瘟病孢子的图形轮廓中提取出最具代表性的形状特征参数和纹理特征参数，将所述形状特征参数和纹理特征参数作为输入向量训练支持向量机分类器模型，利用训练好的支持向量机分类器模型对稻瘟病孢子进行检测识别。

优选的，步骤(1)中，采用改进的基准背景法进行图像背景校正，具体为：

将图像矩阵划分为4×4子矩阵并计算每一块子矩阵的平均灰度，沿行对子矩阵的平均灰度进行检测，当灰度值突降时，用相邻子矩阵平均灰度的均值代替该子矩阵的灰度值；随后在均匀化的子矩阵灰度中选定基本背景灰度B，以子矩阵平均灰度的中值作为基准背景灰度B；计算子矩阵转换系数M(p)，计算方法为：其中，I(p)为像素灰度；I_b(p)为照明信号；I_n(p)为噪声信号；I_d(p)为损坏信号；然后插值得到每个像素的转换系数，使整个图像的背景灰度值较为均匀地分布在B值附近。

优选的，步骤(1)中，采用4×4型滤波模板对背景校正后的图像进行中值滤波处理。

优选的，步骤(1)中，所述图像增强处理具体为：将中值滤波处理后的图像进行直方图均衡化处理，得到直方图均衡化效果图。

优选的，步骤(2)中，所述二值化操作具体为：将图像增强处理后得到的直方图均衡化效果图进行局部自适应阈值分割，得到二值化效果图。