基于改進(jìn)FCM的作物病害圖像分割方法研究

曹曉麗 齊國(guó)紅 井榮枝

Abstract： Focused on the problem of the low segmentation accuracy， a disease segmentation method is proposed based on improved FCM（Fuzzy C Means）. The local spatial information and gray level information of the pixels of the image are considered， and more accurate local spatial information is calculated，which could reduce noise， better preserve the details of the image， thereby make the image segmentation effect more accurate. By Choosing the cucumber disease leaves to verify the algorithm of this paper， and compared with other segmentation methods， the experimental results show that the proposed method is effective and its segmentation accuracy rate is 97.81%.

引言

中國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)作物的產(chǎn)量直接影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人們生活的高追求實(shí)現(xiàn)。近年來(lái)，由于生態(tài)環(huán)境的問(wèn)題突顯，作物自身對(duì)環(huán)境的耐受能力也在變差，導(dǎo)致作物病害日益惡化，病害種類也在持續(xù)增多，直接影響著作物產(chǎn)量、質(zhì)量和口味[1-3]。之前，作物病害的檢測(cè)和識(shí)別大多依賴于經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)耕人員和實(shí)驗(yàn)室病理學(xué)分析的研究人員。其中，借助于農(nóng)耕人員存在個(gè)人主觀性強(qiáng)的缺點(diǎn)，借助于研究人員雖然準(zhǔn)確度好、但是花費(fèi)較高[4]。國(guó)內(nèi)大部分從事農(nóng)業(yè)耕作的一線人員并非是植保專家，缺乏對(duì)病害誘因病理學(xué)專業(yè)分析的深厚學(xué)識(shí)，無(wú)法根據(jù)早期癥狀對(duì)病害做出判斷甄別。一旦發(fā)現(xiàn)了作物病害，為了干預(yù)病情蔓延，無(wú)差別、大劑量地使用農(nóng)藥，一方面，延誤了預(yù)防的最佳時(shí)期，另一方面，農(nóng)藥的過(guò)度使用也將降低作物果實(shí)的出產(chǎn)品質(zhì)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展來(lái)看，既對(duì)資源造成浪費(fèi)，又破壞了生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。

由于作物病害種類繁多，不同病害表現(xiàn)出來(lái)的特點(diǎn)千差萬(wàn)別[5]，而且常常以不同的特征分屬多種類別，因而就對(duì)圖像分割的結(jié)果精度造成不利影響。將模糊聚類的思想運(yùn)用到像素點(diǎn)分類中，可以有效解決像素點(diǎn)不確定歸屬問(wèn)題。此時(shí)，根據(jù)模糊聚類的思想可以將圖像中的像素點(diǎn)根據(jù)隸屬度函數(shù)進(jìn)行類別確定，屬于無(wú)監(jiān)督的分類。模糊C-均值聚類（FCM）根據(jù)作物病害圖像中背景和病斑像素點(diǎn)的屬性不同給出類別劃分，首先確定類別數(shù)c，計(jì)算圖像像素點(diǎn)和聚類中心的加權(quán)相似度，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行迭代化最小計(jì)算，確定像素點(diǎn)屬于病斑和背景的最佳分割度。毛罕平等[6]結(jié)合模糊C-均值聚類（FCM），提出了自適應(yīng)分割算法，將其運(yùn)用到棉花病害中，得到了良好的病斑圖像。馬旭等[7]研究了無(wú)監(jiān)督的模糊C均值方法，仿真驗(yàn)證后的結(jié)果顯示有效提高了分割準(zhǔn)確率。但是，前述研究中的FCM進(jìn)行圖像分割時(shí)，沒(méi)有考慮像素空間信息的問(wèn)題，基于此，本文研發(fā)提出了一種基于改進(jìn)FCM的作物病害圖像分割算法。研究?jī)?nèi)容論述如下。

從圖2的分割結(jié)果和表1的分類正確率可以看出，本文算法分割出來(lái)的病斑更為完整，分割正確率為0.978 1，與其它2種算法相比較，分割準(zhǔn)確度更好，正確率更高。

3結(jié)束語(yǔ)

在研究現(xiàn)有作物病害圖像分割的基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)FCM用于作物病斑圖像分割，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠較為準(zhǔn)確地將病斑分割出來(lái)。與學(xué)界經(jīng)典的雙閾值、改進(jìn)前的FCM分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比可知，本文提出的改進(jìn)FCM算法能夠避免正常綠色區(qū)域、及病害葉片的輪廓均被誤判為病斑部分的問(wèn)題弊端，為后續(xù)病斑的識(shí)別提供了技術(shù)基礎(chǔ)?；谟?jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在圖像處理方面所表現(xiàn)出來(lái)的長(zhǎng)足優(yōu)勢(shì)，將作物病害的分割和識(shí)別帶入了物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，加速了現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的新進(jìn)程。尤其是作物的遠(yuǎn)程檢測(cè)，不但可以隨時(shí)了解作物的生產(chǎn)狀況，又節(jié)省了人員的時(shí)間和精力，經(jīng)濟(jì)效益非?？捎^。所以開(kāi)展關(guān)于如何將病害圖像從作物病害葉片中準(zhǔn)確分割出來(lái)的研究，及時(shí)進(jìn)行病害防治，對(duì)于作物產(chǎn)量的提高具有十分重要的意義。

參考文獻(xiàn)

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