[发明专利]一种绿萝叶片病害原因检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种绿萝叶片病害原因检测方法及装置，为实现绿萝叶片病害的自动识别，本发明选用单一患病叶片进行分类和统计，同时对患有叶斑病与炭疽病的叶片分类和统计，经过RGB和YCbCr色彩空间进行叶片颜色的特征值提取，在病斑图像区域判断待测叶片图像是否出现病斑，并计算病斑图像区域的病斑图像区域范围，大大降低人工保护的时间和成本，可以对叶片进行实时性，周期性的自动观察与预警，更加便于对植物的智能化管理。

技术领域

本公开涉及植物病害原因检测领域，具体涉及一种绿萝叶片病害原因检测方法及装置。

背景技术

植物叶片发生的病害原因多种多样，而绿萝叶片常见的主要为叶斑病和碳菌病两种。叶斑病主要对绿萝的叶片造成危害，在发病的初期叶片会出现许多褐色的小斑点，在严重的情况下斑点会遍布整个叶片。如果及时的发现，在发病的初期只需要清除病叶，并用95％的代森铵500倍液，或80％的多菌灵可湿性粉剂1000倍液等喷施即可防治。从目前的实际种植情况来看，植物的叶片病害检测和解决措施存在以下缺陷：1、由于植物的病害初期症状往往是很难判断的，再加上种植者缺乏对于花草植物病害诊断的全面性知识，因此在植物的病害的管理上往往是在病害发展趋于严重时才进行农药喷洒和施肥，不能使病害得到及时有效的控制；2、愈加繁忙的生活节奏使得人们既无时间也无精力去管理种植物是否受到病害侵袭，也无法提供各种防治措施；3、PCR技术虽然已经基本解决了目前植物真菌病原鉴定、病害检测、遗传多样性和抗病基于分析等问题，但是由于种植者的个体知识差异，以及一些植物的病害症状往往是复杂的，模糊多样的，植物专家对于症状的描述采用模糊性的语言描述，不能用精确定量的符号对病害原因进行描述，导致种植者无法对植物病害进行正确的判断；4、PCR分子检测技术的难度在于由于DNA具有多态性，被标记的某一片段可能会发生特异性变换使得基因组的分布不均匀，极大地限制了PCR基因定位的准确性，而且在实验过程中存在实验操作繁琐，检测时间长，成本高等问题，随着计算机技术、计算机图像处理和人工智能技术的发展，自动化的病害原因检测已经成为了一种趋势。

发明内容

本公开提供一种绿萝叶片病害原因检测方法及装置，为实现绿萝叶片病害的自动识别，本发明选用单一患病叶片进行分类和统计，同时对患有叶斑病与炭疽病的叶片分类和统计，经过RGB和YCbCr色彩空间进行叶片颜色的特征值提取，在病斑图像区域判断待测叶片图像是否出现病斑，并计算病斑图像区域的病斑图像区域范围。

为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种绿萝叶片病害原因检测方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，对待测叶片图像进行预处理得到去噪图像；

步骤2，将去噪图像进行图像分割得到前景图像；

步骤3，通过颜色空间转化前景图像凸显出病斑图像区域；

步骤4，在病斑图像区域判断待测叶片图像是否出现病斑；

步骤5，计算病斑图像区域的病斑图像区域范围。

进一步地，在步骤1中，所述待测叶片图像为线阵相机拍摄的绿萝叶片图片。

进一步地，在步骤1中，对待测叶片图像进行预处理得到去噪图像的方法为，对于待测叶片图像的像素点位置(i,j)处的像素，(i,j)的灰度值为f(i,j)，平滑后的灰度值为g(i,j)，通过式子对待测叶片图像的像素点灰度值进行平滑得到去噪图像g(i,j)，其中，A为以(i,j)为中心的邻域点的集合，M为A中像素点的总数，x,y＝0,1,2,…,M-1。

进一步地，在步骤2中，将去噪图像进行图像分割得到前景图像的方法为，

设去噪图像为g(i,j)，θ(x,y)是二维平滑函数∫_R∫_Rθ(x,y)dxdy＝1；