文献类型： 中文期刊
作者： 刘永波 1 ; 雷波 1 ; 胡亮 1 ; 唐江云 1 ; 曹艳 1 ; 尹亚琳 2 ;
作者机构： 1.四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所
2.四川农业大学
关键词： 水稻病害;稻瘟病;图像处理;机器视觉;GrabCut;病程分级
期刊名称： 农学学报
ISSN： 2095-4050
年卷期： 2020 年 010 期
页码： 83-90
摘要： 该研究旨在开发基于机器视觉技术的稻瘟病病程分级系统,实现对稻瘟病病程分级准确、客观的判定.提出基于GrabCut、高斯滤波、OTSU二值化、颜色空间转换、阈值切割等处理的稻瘟病分级判定算法模型,该算法模型利用OpenCV与python语言实现,以反向阈值切割为核心策略分离叶片与病斑,再以循环遍历模式统计像素点得出病斑面积占比,实现对稻瘟病的快速、精确分级.试验结果表明,该算法模型与专业研究人员人工判定的结果匹配度达95.77%,相对于人工判定,具备更高的稳定性和客观性.目前对稻瘟病病程分级主要依赖研究人员通过经验判定,客观、准确的判定病程对防治稻瘟病具有重要意义.该系统以手机APP为图像采集端口,不依赖其他仪器和设备,通过手机拍照即可实时获得稻瘟病精确的分级结果,降低了研究门槛,提高了科研工作的效率.
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