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原文传递一种基于云模型的小麦赤霉病害等级判定方法

专利名称：	一种基于云模型的小麦赤霉病害等级判定方法
摘要：	本发明属于农作物病害监测技术领域，具体涉及一种基于云模型的小麦赤霉病害等级判定方法，包括病害区域的提取、颜色特征的构造、生成小麦赤霉菌颜色特征云模型、建立综合评价模型以及评价模型的分析；利用小麦赤霉病在逐渐病变过程中，病害区域的颜色变化与小麦病穗率等级的关系，结合云模型三个数字特征得出病害区域的颜色特征云，利用云模型对小麦赤霉病等级实现非硬性划分，实现综合评价。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	安徽;34
申请人：	安徽农业大学
发明人：	许高建;沈杰;李绍稳;吴国栋;涂立静;林晨;吴云志;傅运之;冯宇翔;王帅;张蕴
专利状态：	有效
申请号：	CN201810999005.8
公开号：	CN109187552A
代理机构：	合肥广源知识产权代理事务所(普通合伙) 34129
代理人：	付涛
分类号：	G01N21/88(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	230036 安徽省合肥市长江西路130号安徽农业大学信息与计算机学院
主权项：	1.一种基于云模型的小麦赤霉病害等级判定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、病害区域的提取S11、在田间采集小麦麦穗的初始图像，经过去噪得到初处理图像；S12、采用Otsu方法对初处理图像在Lab空间下的a分量进行图像分割，得到a分量图像；S13、对初处理图像采用边缘识别算法得到麦穗边缘图像；S14、对a分量图像和麦穗边缘图像的灰度值分别进行位运算，将a分量图像和麦穗边缘图像灰度值相同的像素点设为0，将灰度值不同的像素点设为255，然后将像素点为255的像素点记为病害像素点，得到病害像素点分布图；S15、利用病害像素点分布图与初始图像对应，提取初始图像中对应病害像素点分布图处的初始像素点，得到初始像素点分布图；S16、利用初始像素点分布图在初始图像中的对应位置标红，得到病害标记图像；S2、颜色特征的构造S21、以步骤S15中所得到的初始像素点的颜色作为统计小麦赤霉病发病情况颜色矩的基础，利用一阶距、二阶距、三阶矩的计算公式统计单株小麦赤霉病发病情况的颜色矩，一阶距、二阶距、三阶矩的计算公式如下：一阶距的计算公式：二阶距的计算公式：三阶距的计算公式：；S22、根据颜色空间HSV、RGB和Lab中各颜色分量之间的组合关系，构造多个中间颜色参数；S23、记颜色矩和中间颜色参数为评价颜色参数，利用相关性函数corr()计算各评价颜色参数的相关系数；S24、对各评价颜色参数的相关系数的显著性水平进行判断；S25、选择相关系数显著性水平达到0.01的评价颜色参数记为相关颜色参数，将相关颜色参数作为小麦赤霉病颜色特征云模型的数据源；S3、生成小麦赤霉菌颜色特征云模型，所述小麦赤霉菌颜色特征云模型由期望Ex、熵En、超熵He三个数字特征描述S31、利用相关颜色参数绘制在不同的小麦病穗率等级对应的频率分布曲线；S32、求出各频率分布曲线中的峰值点，将所得峰值点对应的x值作为需生成云模型的期望Ex；S33、根据公式计算熵En和超熵He；S4、建立综合评价模型S41、根据相关颜色参数对应的数字特征，计算Ex‑0.67En和Ex+0.67En的值；S42、根据不同的小麦病穗率的等级，分别以区间[Ex‑0.67En，Ex+0.67En]构建评价模型；S5、评价模型的分析S51、对某等级的小麦病穗率进行评价，判断该等级内每个相关颜色参数对应的区间[Ex‑0.67En，Ex+0.67En]作为相关颜色参数评价区间，该等级内所有相关参数对应的相关颜色参数评价区间如果同时相交，则将无线接近高一等级的小麦病穗率的等级划定在当前等级中；否则，则不可以划定到当前等级中。
所属类别：	发明专利