基于HOG特征的IKSVM稻瘟病孢子检测

为解决稻瘟病孢子的人工检测过程中主观性强、自动化程度低、效率低等问题,提出一种基于梯度方向直方图特征(HOG特征)的加性交叉核支持向量机(IKSVM)的稻瘟病孢子检测方法。该方法首先利用图像采集系统采集稻瘟病孢子图像,利用Gamma校正法调节图像的对比度,抑制噪声干扰;然后,提取孢子图像的HOG特征作为输入向量,输入到支持向量机中,构建加性交叉核支持向量机分类器;最后,通过训练得到稻瘟病孢子分类器。为测试所提出的HOG/IKSVM方法的综合性能,分别选用HOG/线性SVM方法与HOG/径向基核SVM(HOG/RBFSVM)方法做对比试验。试验结果表明,HOG/IKSVM的检测率为98. 2%,高于HOG/线性SVM方法的79%;在平均检测时间上,HOG/IKSVM方法的平均检测耗时仅为HOG/RBF-SVM方法的1. 1%。说明该方法可以进行稻瘟病孢子室内检测识别。

基于显微图像处理的稻瘟病菌孢子自动检测与计数方法

稻瘟病菌孢子的检测通常在显微镜下由人工目测完成,该方法费时、费力、自动化程度低。因此,该研究提出了一种基于显微图像处理技术的稻瘟病菌孢子自动检测和计数方法。首先,采用显微图像系统获取稻瘟病菌孢子图像;然后提出一种分块背景提取法对其进行光照校正;根据显微图像中孢子的边缘特征,利用Canny算子进行边缘检测,其中Canny边缘检测过程中的阈值应用模糊C均值算法在梯度图上自动确定;接着对边缘检测后的二值图像进行数学形态学闭开运算处理。根据孢子和主要杂质的形态特征,利用椭圆度、复杂度和最小外接矩形宽度等形态特征参数对目标物进行分类,提取只含孢子的二值图像。最后,提出了基于距离变换和高斯滤波的改进分水岭算法对粘连孢子进行分离。测试结果表明:在100幅测试的显微图像样本中,孢子检测的平均准确率为98.5%,满足稻瘟病菌孢子自动检测和计数要求。