改进自适应分水岭方法分割棉花叶部粘连病斑

作     者：张建华 韩书庆 翟治芬 孔繁涛 冯鑫 吴建寨 Zhang Jianhua;Han Shuqing;Zhai Zhifen;Kong Fantao;Feng Xin;Wu Jianzhai

作者机构：中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业大数据重点实验室北京100081 农业农村部规划设计研究院北京100125 重庆工商大学机械工程学院重庆400067 

基　　金：国家自然科学基金(31501229) 中国农业科学院创新工程(CAAS-ASTIP-2016-AII) 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(JBYW-AII-2017-05) 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2018年第34卷第24期

页      码：165-174页

摘      要：针对棉花叶部病斑相互之间存在粘连问题,该文提出了一种自适应分水岭分割方法。该方法在H-minima分水岭分割方法基础上,结合最小二乘圆法误差理论,对图像中每个连通分量进行最小二乘圆拟合,并计算最小二乘圆误差值,通过最小二乘圆误差值大小判断每个连通分量的轮廓不规则度,针对不同轮廓不规则度确定H-minima变换的极小值阈值,根据不同极小值阈值实现棉花叶部粘连病斑的分水岭分割。不同数量粘连病斑分割试验结果表明:该方法实现了棉花叶部粘连病斑数量从2个粘连至5个粘连病斑的自动分割,分割准确率为91.25%,平均运行时间为0.088 s。不同分割方法对比结果显示:该方法能实现对棉花轮纹病、褐斑病、炭疽病、叶斑病和棉铃疫病共5种病害的粘连病斑自动分割,并将距离分水岭分割方法、梯度分水岭分割方法、标记分水岭分割方法、Chan-Vese方法、高斯混合方法与该文方法比较,正确分割率分别为67.8%、36.4%、83.7%、70.3%、82.1%、93.5%,该方法优于其他5种分割方法,有效抑制了过分割问题;在复杂背景、光照不均匀、病斑大小不一致等复杂条件下,该文方法也能较好地实现粘连病斑的分割。该方法不仅能对棉花叶部粘连病斑自动分割,也能为其他作物叶片粘连病斑分割提供参考。

主 题 词：作物 图像分割 算法 棉花叶部 粘连病斑 最小二乘圆法 H-minima变换 分水岭分割 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 09[农学] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0904[农学-动物医学类] 0802[工学-机械学] 0801[工学-力学类] 

核心收录：

D　O　I：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.24.020

馆 藏 号：203428182...