一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，包括图像采集单元、图像预处理单元、图像特征提取单元和面积比例计算单元；所述图像采集单元用于采集玉米叶部图像；所述图像预处理单元用于依次对玉米叶部图像进行去噪处理、图像的灰度化处理和图像的阈值分割处理，获取病斑叶部图像；所述图像特征提取单元用于提取病斑叶部图像的局部纹理信息和边缘特征信息；所述面积比例计算单元用于计算玉米叶部小斑病病斑占玉米植株叶片面积的比例。本发明专利技术采用一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，能够快速、准确、低成本地对玉米叶部小斑病病斑面积比例进行计算。

A device used for calculation of maize leaf spot disease spot area proportion.

The present invention provides a method for calculation of maize leaf spot disease spot occupied area ratio of the device, including image acquisition unit, image processing unit, image feature extraction unit and area ratio calculation unit; the image acquisition unit is used for collecting the corn leaf image; the image preprocessing unit is used to turn on Corn Leaves image denoising, gray image processing and image segmentation processing, get the spot leaf image; image feature extraction unit for extracting leaf spot image texture information and edge information; the proportion of the area calculation unit for calculating the disease spot of maize leaf spots for leaf area the proportion of maize. The invention adopts a method for calculating the corn leaf spot disease spot occupied area ratio of the device, can quickly and accurately and inexpensively to calculate the disease lesion area of maize leaf spot ratio.

【技术实现步骤摘要】
一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置
本专利技术涉及农业工程的
，具体涉及一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置。
技术介绍
玉米叶部小斑病是一种世界性玉米病害，给玉米种植业造成严重的经济损失，通过对玉米叶部小斑病进行特征分析来描述小斑病疫情，而玉米小斑病病斑的面积比例计算是对小斑病进行特征分析的前提。但是，传统的玉米小斑病病斑的面积比例计算一般选择人工的方式，即先对玉米叶片面积和病斑面积进行人工测量，然后计算病斑的面积占整株叶片面积的比例，此种方式严重依赖于工作人员的主观判断，获取的数据存在较大误差，且效率较低、人工成本较高。OSTU算法是一种完全自动的、无监督或无交互式的阈值分割算法,用OSTU算法计算全局分割阈值的具体方式为：获取目标图像的灰度级，选定目标图像的初始分割阈值，遍历目标图像的所有像素点，将像素点灰度值大于初始阈值的记为背景图像，像素点灰度值小于初始阈值的记为前景图像，统计前景图像和背景图像像素点数，依次计算出前景图像的像素点所占整幅图像像素点的个数比、背景图像的像素点所占整幅图像像素点的个数比、前景图像的平均灰度值和背景图像的平均灰度值；在目标图像的灰度范围内逐步增大分割阈值，当背景图像与前景图像的灰度差的绝对值达到最大时，此时的阈值即作为全局分割阈值。HOG算法是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成目标图像特征,能够很好地描述目标图像的边缘。它对光照变化和小量的偏移不敏感。用HOG提取边缘特征的具体方式为：把目标图像分割为若干个像素的单元(cell)，把梯度方向平均划分为9个区间(bin)，在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计，得到一个9维的特征向量，每相邻的4个单元构成一个块(block)，把一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量，用块对样本图像进行扫描，扫描步长为一个单元。最后将所有块的特征串联起来，就得到了目标图像的特征。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术旨在提供一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，包括图像采集单元、图像预处理单元、图像特征提取单元和面积比例计算单元；所述图像采集单元用于采集玉米叶部图像；所述图像预处理单元用于依次对玉米叶部图像进行去噪处理、图像的灰度化处理和图像的阈值分割处理，获取叶部病斑图像；所述图像特征提取单元用于提取叶部病斑图像的局部纹理信息和边缘特征信息；所述面积比例计算单元用于对所述玉米叶部图像进行遍历，获取该玉米叶片所有像素点数，同时对该玉米叶部图像相对应的玉米叶部小斑病病斑图像进行遍历，获取玉米叶部小斑病病斑图像处的所有像素点数，计算玉米叶部小斑病病斑占玉米植株叶片面积的比例，计算公式为：面积比例＝玉米叶部小斑病病斑处像素点数量/玉米植株的叶片像素点数量。本专利技术的有益效果为：采用一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，能够快速、准确、低成本地对玉米叶部小斑病病斑面积比例进行计算。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1本专利技术的框架结构图；图2本专利技术面积比例计算单元的框架结构图。附图标记：图像采集单元1、图像预处理单元2、图像特征提取单元3、面积比例计算单元4、计算单元5、病情分级单元6和抗性评价单元7。具体实施方式结合以下应用场景对本专利技术作进一步描述。参见图1，本实施例的一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置包括图像采集单元1、图像预处理单元2、图像特征提取单元3和面积比例计算单元4；所述图像采集单元1用于采集玉米叶部图像；所述图像预处理单元2依次对玉米叶部图像进行去噪处理、图像的灰度化处理和图像的阈值分割处理，获取叶部病斑图像；所述图像特征提取单元3用于提取叶部病斑图像的局部纹理信息和边缘特征信息；所述面积比例计算单元4用于对所述玉米叶部图像进行遍历，获取该玉米叶片所有像素点数，同时对该玉米叶部图像相对应的玉米叶部小斑病病斑图像进行遍历，获取玉米叶部小斑病病斑图像处的所有像素点数，计算玉米叶部小斑病病斑占玉米植株叶片面积的比例，计算公式为：面积比例＝玉米叶部小斑病病斑处像素点数量/玉米植株的叶片像素点数量。进一步地，所述的面积比例计算单元4包括计算单元5、病情分级单元6和抗性评价单元7；所述病情分级单元6用于根据玉米叶部小斑病病斑所占叶片面积比例和玉米叶部小斑病病斑图像相应的玉米叶片的位置对玉米叶部小斑病进行病情分级，所述病情分级标准由小斑病病斑面积比例范围、病斑所在的玉米叶片的位置范围及对应的病情级数组成；所述的抗性评价单元7用于根据所述玉米叶部小斑病病情分级结果对玉米叶部小斑病进行抗性评价。优选地，所述的图像预处理单元2用于对采集的玉米叶部图像依次进行过绿灰度化处理和灰度化图像去噪处理，过绿灰度化处理用于去除背景干扰，最大限度保留玉米叶部信息，得到灰度化玉米叶部图像；灰度化图像去噪处理用于去除灰度化玉米叶部图像中的随机噪声，获得去噪后的叶部图像；所述的图像预处理单元2用于去噪后的叶部图像进行图像分割处理，获取叶部病斑图像；所述图像特征提取单元3用于提取叶部病斑图像的局部纹理信息和边缘特征信息。本专利技术上述实施例，采用一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置能够快速、准确、低成本地对玉米叶部小斑病病斑面积比例进行计算。优选地，所述的图像预处理单元2用于对采集的玉米叶部图像依次进行过绿灰度化处理和灰度化图像去噪处理，过绿灰度化处理用于去除背景干扰，最大限度保留玉米叶部信息，得到灰度化玉米叶部图像；灰度化图像去噪处理用于去除灰度化玉米叶部图像中的随机噪声，获得去噪后的叶部图像，具体为：(1)利用小波变换对过绿灰度化处理得到的的灰度化叶部图像进行分解，得到一组小波系数B{B1,B2…Bd},d为小波系数个数；(2)对小波系数B使用阈值进行处理，其中，阈值函数为：其中，B是去噪前的小波系数；B′为去噪后的小波系数；V为阈值；γ1、γ2为调节因子；sgn(B)为符号函数，当B为正数时，取1，为负数时，取‐1；(3)利用小波逆变换对B′进行重构，得到去噪后的叶部图像。本优选实施例，设置图像预处理单元2，利用阈值处理函数处理含有噪声的灰度化玉米叶部图像，可以有效的对含有噪声的灰度化玉米叶部图像进行过滤，去除灰度化玉米叶部图像中的随机噪声；根据阈值V和小波系数B的绝对值差，选择不同的阈值函数处理小波系数，能够自适应地去除灰度化玉米叶部图像中的噪声，保留灰度化玉米叶部图像的小斑病病斑信息；优选地，对去噪后的叶部图像进行图像分割处理，获取叶部病斑图像，具体为：(1)将去噪后的叶部图像划分为成大小相同的子图像；(2)采用OSTU算法计算出所有子图像的局部分割阈值，并对不同位置上的子图像使用不同的阈值进行分割，定义子图像的阈值计算公式为：当时，该像素点为目标像素点；反之，该像素点为背景像素点；其中，为第g行第h列的子图像的最优阈值；ζ为全局分割阈值；ζg,h为第g行第h列子叶部图像的局部分割阈值；C1、C2为修正因子本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，包括图像采集单元、图像预处理单元、图像特征提取单元和面积比例计算单元；所述图像采集单元用于采集玉米叶部图像；所述图像预处理单元用于依次对玉米叶部图像进行去噪处理、图像的灰度化处理和图像的阈值分割处理，获取叶部病斑图像；所述图像特征提取单元用于提取叶部病斑图像的局部纹理信息和边缘特征信息；所述面积比例计算单元用于对所述玉米叶部图像进行遍历，获取该玉米叶片所有像素点数，同时对该玉米叶部图像相对应的玉米叶部小斑病病斑图像进行遍历，获取玉米叶部小斑病病斑图像处的所有像素点数，计算玉米叶部小斑病病斑占玉米植株叶片面积的比例，计算公式为：面积比例＝玉米叶部小斑病病斑处像素点数量/玉米植株的叶片像素点数量。

【技术特征摘要】
1.一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，包括图像采集单元、图像预处理单元、图像特征提取单元和面积比例计算单元；所述图像采集单元用于采集玉米叶部图像；所述图像预处理单元用于依次对玉米叶部图像进行去噪处理、图像的灰度化处理和图像的阈值分割处理，获取叶部病斑图像；所述图像特征提取单元用于提取叶部病斑图像的局部纹理信息和边缘特征信息；所述面积比例计算单元用于对所述玉米叶部图像进行遍历，获取该玉米叶片所有像素点数，同时对该玉米叶部图像相对应的玉米叶部小斑病病斑图像进行遍历，获取玉米叶部小斑病病斑图像处的所有像素点数，计算玉米叶部小斑病病斑占玉米植株叶片面积的比例，计算公式为：面积比例＝玉米叶部小斑病病斑处像素点数量/玉米植株的叶片像素点数量。2.根据权利要求1所述的一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，其特征是，所述的面积比例计算单元包括计算单元、病情分级单元和抗性评价单元。3.根据权利要求2所述的一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，其特征是，所述的病情分级单元用于根据玉米叶部小斑病病斑所占叶片面积比例和玉米叶部小斑病病斑图像相应的玉米叶片的位置对玉米叶部小斑病进行病情分级，所述病情分级标准由小斑病病斑面积比例范围、病斑所在的玉米叶片的位置范围及对应的病情级数组成；所述的抗性评价单元用于根据所述玉米叶部小斑病病情分级结果对玉米叶部小斑病进行抗性评价。4.根据权利要求3所述的一种用于计算玉米叶部小斑病病斑所占面积比例的装置，其特征是，所述的图像预处理单元用于对采集的玉米叶部图像依次进行过绿灰度化处理和灰度化图像去噪处理，过绿灰度化处理用于去除背景干扰，最大限度保留玉米叶部信息，得到灰度化玉米叶部图像；灰度化图像去噪处理用于去除灰度化玉米叶部图像中的随机噪声，获得去噪后的叶部图像，具体为：(1)利用小波变换对过绿灰度化处理得到的的灰度化叶部图像进行分解，得到一组小波系数B＝{B1,B2…Bd},d为小波系数个数；(2)对小波系数B使用阈值进行处理，其中，阈值函数为：

【专利技术属性】
技术研发人员：潘荣兰，
申请(专利权)人：潘荣兰，
类型：发明
国别省市：广东,44