一种农作物病害的诊断方法

摘要

本发明提供农作物病害的诊断方法，该方法具体包括：采集农作物所在地的土壤温湿度信息和农作物的图像信息；从采集到的农作物的图像信息中提取图像颜色和纹理特征，并建立所述农作物的图像病害模型；根据所述图像病害模型和土壤温湿度信息在预设的病害图像关系库中寻找病害种类及防治方法。通过本发明提供的方法，克服单一图像特征无法准确描述病害特征的不足，增强了农作物病害诊断的准确性，提高了诊断效率。

主权项

一种农作物病害的诊断方法，其特征在于，该方法包括：A、采集农作物所在地的土壤温湿度信息和农作物的图像信息；B、从采集到的农作物的图像信息中提取图像颜色和纹理特征，并建立所述农作物的图像病害模型；其中，从采集到的农作物的图像信息中提取图像颜色特征具体包括：C11、将颜色量从RGB空间转换到Gaussian光谱模型，得到能量分布一级对于波长的导数；C12、在图像平面(x,y)的位置定义了反射光谱；其中包含反应物体真实颜色的物体材料反射率；C13、对图像空间位置求导，忽略环境光照，对图像中的每一个像素得到与环境光照无关的颜色特征；其中，从采集到的农作物的图像信息中提取图像纹理特征具体包括：C21、对黄瓜病害灰度图像进行离散Gabor小波变换；C22、基于上述小波变换，在不同方向与尺度上计算黄瓜病害图像滤波后的系数幅度序列，分别计算出不同方向和尺度上的系数幅度序列的均值和标准差，作为黄瓜病害图像的纹理特征；所述步骤B还进一步包括综合颜色特征和纹理特征，组成联合特征的步骤；其中，综合颜色和纹理特征具体包括：对所述颜色和纹理特征分别进行高斯归一化处理，通过线性化关系将它们融合到一起：融合图像特征＝α×归一化颜色特征+β×归一化纹理特征，其中α,β分别为颜色特征与纹理特征所占的权值，根据不同图像的颜色、纹理特征动态调整权值；其中，所述图像病害模型为D＝(P,F,R,M,T)，其中P是图像原始数据，F＝{f_i,i＝1,2,…,I}是图像颜色与纹理特征的集合即融合图像特征，R＝{r_ij,i＝1,2,…,I；j＝1,2,…,J}是f_i的表达形式，而r_ij＝[r_ij1,r_ij2,…,r_ijk]，k表示向量的维数，M＝{m_ij}是特征间相似度算法，T为病害的病症关键词描述；C、根据所述图像病害模型和土壤温湿度信息在预设的病害图像关系库中寻找病害种类及防治方法，所述病害图像关系库是图像病害模型和土壤温湿度与病害的对应关系库。