[发明专利]一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法

摘要

一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法，本发明涉及稻瘟病孢子显微图像识别领域。本发明是要解决大田检测通常根据肉眼观察判别不准确、目前实验对样本数需求巨大、传统显微镜孢子计数需要大量时间以及增大对初期灾情的发现难度的问题，而提出的一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法。该方法是通过步骤一成原始图像转灰度图；步骤二将灰度图进行图像增强处理；步骤三得到二值化效果图；步骤四得到去噪效果图；步骤五得到疑似稻瘟病孢子的图形轮廓；步骤六识别出稻瘟病孢子显微图像，最终完成稻瘟病孢子的识别并统计稻瘟病孢子数量等步骤实现的。本发明应用于稻瘟病孢子显微图像领域。

主权项

一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法，其特征在于一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、成像系统获取图像即原始图像转灰度图；步骤二、将灰度图进行图像增强处理，得到的直方图均衡化效果图；步骤三、将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；步骤四、将二值化效果图进行形态学变换的去噪处理，得到去噪效果图；步骤五、将去噪效果图通过Canny边缘检测，得到只含有边缘信息的前景图，将只含边缘信息的前景图进行轮廓提取得到轮廓的个数，并将各轮廓以轮廓树的形式保存起来；按照轮廓树逐一绘制出前景图的各轮廓，即得到疑似稻瘟病孢子的图形轮廓；步骤六、采集提取出的疑似稻瘟病孢子的图形轮廓特征值，利用图形轮廓特征值对疑似稻瘟病孢子的图形轮廓进行分类统计出稻瘟病孢子的图形轮廓和杂质的图形轮廓；从而识别出稻瘟病孢子显微图像；最终完成稻瘟病孢子的识别并统计稻瘟病孢子数量；其中，采集提取出的疑似稻瘟病孢子的图形轮廓特征值包括形态特征和光密度特征两种；形态特征包括：宽度、高度、面积、周长、偏心率、圆形度和矩形度特征；光密度特征包括综合光密度、平均灰度、光密度方差以及特征灰度；即完成了一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法。