作物葉部病害圖像交互式診斷系統與方法
2023-09-16 07:45:40 3
作物葉部病害圖像交互式診斷系統與方法
【專利摘要】本發明涉及一種基於智慧型手機與雲端的作物葉部病害圖像交互式診斷系統與方法，系統包括通過GPRS、3G、4G、WiFi、WiFi?Direct或藍牙進行數據通訊的手機客戶端和雲端。本發明利用智慧型手機拍攝作物病害圖片後進行預處理、病斑分割和特徵提取，再把特徵提取數據發送到雲端進行病害的分類識別，最後將診斷結果反饋到手機上，實現低成本、移動型的作物病害智能化診斷。本發明將將運算量大的分類識別圖像處理過程和病害特徵庫放在雲端，節約了手機端的網絡流量和耗電量，提高病害識別速度，利用了手機拍攝圖像的便攜性與雲端計算的高效性，為作物病害現場、實時診斷提出了一種切實可行的方法。
【專利說明】作物葉部病害圖像交互式診斷系統與方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種交互式診斷系統與方法，具體涉及一種基於智慧型手機與雲端的作 物葉部病害圖像交互式診斷系統與方法。
【背景技術】
[0002] 作物生長期內會發生很多病害，尤其是溫室大棚裡很多病害潛伏期短，發病快。有 些農戶不能掌握相關病害知識，因而防效差、損失重，病害嚴重，進而導致大幅減產。因此， 病害是制約作物生長的重要因素。傳統的作物病害診斷一般通過經驗來判斷，容易引起人 為誤判。隨著數字圖像處理技術的迅速發展、計算機視覺技術的廣泛應用和各種模式識別 技術的日趨成熟，採用圖像處理技術來分析作物病害，並準確地給出病害類別，為作物病害 的無損檢測、快速診斷提供了新的途徑和方法。由於通信基礎設施擴張到6億人口的農村 地區，網際網路和手機在中國獲得更快速的普及。開展基於圖像的作物病害識別在手機上的 應用相關研究，可以讓農民更快捷方便地獲取作物病害診斷結果。隨著手機拍攝像素不斷 的提高，帶有攝像頭的智慧型手機價格不斷降低，通過智慧型手機獲取田間現場圖片將逐漸成 為主要的低成本圖像採集方式。
[0003] 由於Android作業系統具有開源、智能和開發簡單等優勢，成為目前最流行的智 能手機作業系統之一。目前，基於Android平臺的作物病害圖像診斷有兩種方式：一種是利 用手機拍攝作物病害圖片，然後通過網絡傳輸發送到伺服器上進行處理，最後把處理結果 反饋到手機上；一種是利用手機拍攝作物病害圖片，然後直接在手機端對圖像進行相關處 理，最後顯示診斷結果。前一種方式中發送手機圖片比較大（500萬像素的手機單幅圖片大 小約2-4Mb)，不僅耗費網絡流量，而且容易受到網絡限制出現的網絡傳輸錯誤、發送延遲等 現象；後一種方式由於受到手機端軟硬體的限制，存在程序運行速度緩慢、運算能耗大等問 題。因此，研究一種既能快速、準確對作物病害進行診斷，又能節約成本的方法與系統是必 要的。
【發明內容】
[0004] 為解決現有技術中存在的問題，本發明的目的是提供一種基於智慧型手機與雲端的 作物葉部病害圖像交互式診斷系統與方法。利用智慧型手機拍攝田間作物病害信息，然後在 手機端進行相關預處理、病斑分割和特徵提取，再把特徵提取後的數據打包發送到雲端進 行病害的分類識別，最後將診斷結果反饋到手機上，實現低成本、移動型的作物病害智能化 診斷。
[0005] 為了實現上述目的，本發明提供的一種作物葉部病害圖像交互式診斷系統，包括 手機客戶端和雲端，其中手機客戶端主要包括圖像採集模塊、圖像預處理模塊、圖像分割模 塊、特徵提取模塊、信息傳輸模塊和診斷結果顯示模塊，雲端主要包括分類識別模塊、信息 反饋模塊和數據管理模塊；手機客戶端和雲端通過GPRS、3G、4G、WiFi、WiFiDirect*if 進行數據通訊。
[0006] -種基於智慧型手機與雲端的作物葉部病害圖像交互式診斷的方法，包括以下步 驟：
[0007] (1)收集作物葉部病害圖像建立資料庫；
[0008] (2)通過手機攝像頭對作物病害處進行拍照；
[0009] (3)對手機拍攝的圖像進行標準化壓縮並去除圖像中的噪聲；
[0010] (4)對預處理後的圖像進行病斑提取；
[0011] (5)對病斑進行顏色、形狀和紋理特徵提取和優化；
[0012] (6)把提取的特徵以數據流的形式通過GPRS、3G、4G、WiFi、WiFi Direct或藍牙發 送到雲端；
[0013] (7)在雲端調用病害診斷模型進行病害的分類識別；
[0014] (8)把病害診斷結果和防治方法通過6?1?、36、46、1丨？丨^?丨0化6(^或藍牙反饋 到手機中。
[0015] 步驟（3)中對手機拍攝的圖像進行標準化壓縮並去除圖像中的噪聲的具體步驟 為：
[0016] (3. 1)採用LZW編碼方式對圖像進行壓縮至640X480像素大小。
[0017] (3. 2)然後對其進行去噪處理，針對當前手機CMOS傳感器拍照容易造成的高斯和 椒鹽噪聲，採用高斯濾波器對圖像進行濾波。
[0018] 步驟（4)中對預處理後的圖像進行病斑提取的具體步驟為：
[0019] (4. 1)對圖片採用一種新的閾值化方法對原始病害圖像的紅色分量進行二值化 處理：計算紅色分量圖像的灰度均值，記為tgray ;統計紅色分量圖像灰度大於tgray的像 素，計算灰度均值，記為tgrayhigh，即為初始分割的閾值；對原始紅色分量圖像進行閾值 分割，得到兩部分：其中灰度值小於tgrayhigh的像素的灰度設為0,歸為初始背景類；其他 像素的灰度值不變，歸為混合類。
[0020] (4. 2)融合紋理、灰度、距離三個特徵構建能量函數的邊界項，描述像素間的相似 性：
[0021] 通過
【權利要求】
1. 一種作物葉部病害圖像交互式診斷系統，其特徵在於：包括手機客戶端和雲端，所 述手機客戶端主要包括圖像採集模塊、圖像預處理模塊、圖像分割模塊、特徵提取模塊、信 息傳輸模塊和診斷結果顯示模塊，所述雲端主要包括分類識別模塊、信息反饋模塊和數據 管理模塊；所述手機客戶端和雲端通過6?1?、36、46、1丨？丨、1丨？丨0丨^(^或藍牙進行數據通 訊。
2. 根據權利要求1所述的基於智慧型手機與雲端的作物葉部病害圖像交互式診斷系統 的診斷方法，其特徵在於：包括以下步驟： (1) 收集作物葉部病害圖像建立資料庫； (2) 通過手機攝像頭對作物病害處進行拍照； (3) 對手機拍攝的圖像進行標準化壓縮並去除圖像中的噪聲； (4) 對預處理後的圖像進行病斑提取； (5) 對病斑進行顏色、形狀和紋理特徵提取和優化； (6) 把提取的特徵以數據流的形式通過6?1?、36、46、1丨？丨^?丨0丨1^(^或藍牙發送到 -上山 石兄而； (7) 在雲端調用病害診斷模型進行病害的分類識別； (8) 把病害診斷結果和防治方法通過6?1?、36、46、1丨？丨^?丨0丨1^(^或藍牙反饋到手 機中。
3. 根據權利要求2所述的基於智慧型手機與雲端的作物葉部病害圖像交互式診斷方法， 其特徵在於：所述步驟（3)的具體步驟為： (3. 1)採用LZW編碼方式對圖像進行壓縮至640X480像素大小。 (3. 2)然後對其進行去噪處理，針對當前手機CMOS傳感器拍照容易造成的高斯和椒鹽 噪聲，採用高斯濾波器對圖像進行濾波。
4. 根據權利要求2所述的基於智慧型手機與雲端的作物葉部病害圖像交互式診斷方法， 其特徵在於：所述步驟（4)的具體步驟為： (4. 1)對圖片採用一種新的閾值化方法對原始病害圖像的紅色分量進行二值化處理： 計算紅色分量圖像的灰度均值，記為tgray ;統計紅色分量圖像灰度大於tgray的像素，計 算灰度均值，記為tgrayhigh，即為初始分割的閾值；對原始紅色分量圖像進行閾值分割， 得到兩部分：其中灰度值小於tgrayhigh的像素的灰度設為0,歸為初始背景類；其他像素 的灰度值不變，歸為混合類。 (4.2)融合紋理、灰度、距離三個特徵構建能量函數的邊界項，描述像素間的相似性： 通過
構建邊界平滑項，其中，為紋理特徵為灰度特徵； 為距離特徵。為了將不同量綱、不同數量級大小的三個特徵進行融合，對每一項均採用 最大最小值法進行歸一化處理，即：
其中，tp、rp分別為紋理圖像中像素的紋理值和紅色分量圖像像素的灰度值，
為像素 P、q間的歐式距離，xp、yp分別為像素 P在圖像坐標系 上的橫縱坐標。 (4.3) 利用分割區域像素與區域邊界像素的紅色分量差值自動建立能量函數的區域 項，反映像素歸屬於背景和目標的程度：分別計算分割區域像素灰度值與區域邊界像素灰 度值tgrayhigh和255的絕對差值，自動建立能量函數的區域項：
(4. 4)根據能量函數構建網絡圖，運用最大流算法求解能量函數得到分割結果。
5.根據權利要求2所述的基於智慧型手機與雲端的作物葉部病害圖像交互式診斷方法， 其特徵在於：所述步驟（5)的具體步驟為： (5. 1)顏色特徵提取，採用基於結合顏色直方圖和顏色矩的特徵統計方法來比較RGB 和HIS兩個顏色空間模型，選擇B和Η通道下的顏色矩（一階矩、二階矩和三階矩）共計6 個顏色特徵作為識別病斑的特徵向量； (5. 2)紋理特徵提取，將彩色圖像進行二值化處理，轉化為灰度圖像，將灰度直方圖從 256級降到16級，求出四個方向上的灰度共生矩陣，構造灰度共生矩陣特徵中的能量均值、 能量標準差、熵均值、熵標準差、對比度均值和對比度標準差，共6個紋理特徵參數。 (5. 3)形狀特徵提取，採用鏈碼法構造區域描述特徵形狀，包括圓度、矩形度、離心率、 球狀比、緊密度、伸長度、形狀參數。 (5.4) 顏色、形狀和紋理特徵的優化，採用兼顧時間和速度的主成分分析法（PCA)來優 化上述顏色、形狀和紋理特徵，選擇出累計貢獻率高的、能代表原始特徵數據的主分量作為 分類識別的輸入量，即最終的核心特徵。
【文檔編號】G06K9/00GK104063686SQ201410271273
【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年6月17日 優先權日:2014年6月17日
【發明者】袁媛, 陳雷, 孫熊偉, 曾新華, 吳娜, 卞程飛, 李淼, 萬莉 申請人:中國科學院合肥物質科學研究院