小麦腥黑穗病冬孢子显微图像的获取及处理

针对入境小麦腥黑穗病检验检疫中冬孢子区域计数问题,提出了小麦腥黑穗病图像处理的方法和流程。首先介绍了显微镜下腥黑穗病菌冬孢子图像的获取方法;在将冬孢子的彩色图像灰度化后,采用中值滤波抑制噪声,利用metric算法进行图像分割;为了从背景中准确提取冬孢子区域,流程中采用图像形态学方法来消除二值图像中冬孢子区域的背景噪声和孔洞,并剔除图像边界处不完整的冬孢子区域;最后采用区域标记的方法获得了冬孢子数目。结果表明,该研究提出的方法和流程能有效地改善图像的质量,并能够自动准确地提取并统计冬孢子区域,便于后续的识别工作。

基于CVI与Matlab混合编程的小麦腥黑穗病分类诊断系统

基于图像识别鉴定小麦腥黑穗病类别的研究近年来在不断发展中,构建一个界面友好、扩充方便的分类鉴定系统有利于该项研究。文章采用LabWindows/CVI和MATLAB进行混合编程,构建了一个小麦腥黑穗病分类诊断系统。该系统利用了CVI丰富的界面控件以及MATLAB强大的计算能力和丰富的图像处理工具箱,通过ActiveX组件实现了两者的数据通信。经测试,系统操作方便,界面友好且后续扩充容易。