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    基于機(jī)器視覺圖像提取的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別

    2019-10-15 08:36:22
    食品與機(jī)械 2019年9期
    關(guān)鍵詞:分塊紋理馬鈴薯

    王 奕

    (石家莊職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河北 石家莊 050081)

    馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的隱蔽性較強(qiáng),對馬鈴薯的產(chǎn)量具有很大的影響,常規(guī)的病蟲害檢測防治技術(shù)對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的治理效果不佳。隨著圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺信息處理技術(shù)的發(fā)展,采用機(jī)器視覺分析方法進(jìn)行植物的病蟲害防治成為可能。在計(jì)算機(jī)視覺下進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害檢測識別,構(gòu)建馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的圖像信息處理模型,采用機(jī)器視覺圖像處理方法進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害檢測識別[1],能提高對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的區(qū)域性防治能力[2],相關(guān)的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別方法研究對促進(jìn)馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的防控和治理方面具有重要意義[3]。

    傳統(tǒng)方法中,對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的檢測方法主要有小波檢測方法、區(qū)域分塊檢測方法以及分組融合濾波檢測方法等[4],構(gòu)建馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的分塊區(qū)域視覺特征檢測模型,提高對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的檢測和識別能力,Pipaud等[5]提出了一種基于Splines小波特征分解的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像異常特征點(diǎn)提取方法,采用Snake算法對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺信息增強(qiáng),結(jié)合特征分解方法進(jìn)行病蟲害特征識別,但該方法的計(jì)算處理速度較慢,檢測的時(shí)效性差。Litjens等[6]提出了一種基于多重分形的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像特征提取技術(shù),采用分區(qū)域特征匹配方法進(jìn)行二維馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的分塊融合性檢測,采用綠葉素紋理分形實(shí)現(xiàn)特征提取,但該方法的抗干擾性差。

    針對上述問題,提出基于機(jī)器視覺圖像的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別方法。試驗(yàn)擬通過構(gòu)建二維馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像采集模型,結(jié)合圖像的分塊融合檢測方法進(jìn)行特征識別和提取,采用顏色提取分解和紋理分割技術(shù),實(shí)現(xiàn)對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的特征識別,并進(jìn)行仿真試驗(yàn)分析,以期建立一種準(zhǔn)確性高、實(shí)時(shí)性好的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別方法。

    1 機(jī)器視覺圖像采集模型和預(yù)處理

    1.1 病蟲害視覺圖像采集模型

    (1)

    式中:

    xi——像素強(qiáng)度,d;

    xj——邊緣輪廓長度,cm;

    dist(xi,xj)——特征點(diǎn)xi和xj之間歐式距離,cm;

    σ——馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的分布密度,個/cm2。

    構(gòu)建二維馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像采集模型,對采集的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像進(jìn)行分塊融合檢測[8],得到馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的紋理特征渲染信息特征分量為:

    P(yw3|xw3,θ,β)∝

    P(yw3|xw3,θ)(yw3|βi)∝

    (2)

    在4×4子塊的局部區(qū)域內(nèi)建立馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像采集模型,結(jié)合病害區(qū)域紋理異常特征檢測方法提取馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺特征量[9],如式(3)所示。

    (3)

    考慮馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺特征分量在有限論域E上的差異值,得到馬鈴薯內(nèi)部病蟲害圖像二維特征F:E→R3,設(shè)T:E→PDS(2),對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺特征值進(jìn)行信息重構(gòu),實(shí)現(xiàn)對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的采集和特征重組。

    1.2 馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像分塊融合

    在構(gòu)建二維馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像采集模型的基礎(chǔ)上,對采集的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像進(jìn)行分塊融合檢測,根據(jù)馬鈴薯綠葉素紋理分布進(jìn)行病蟲害的特征檢測和紋理匹配,得到馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的紋理分割函數(shù)為:

    D(x,y,σ)=[G(x,y,kσ)-G(x,y,σ)]·I(x,y)=L(x,y,kσ)-L(x,y,σ),

    (4)

    L(x,y,σ)=G(x,y,σ)?I(x,y),

    (5)

    式中:

    I(x,y)——(x,y)處的分塊系數(shù);

    L(x,y,σ)——多重分形系數(shù);

    G(x,y,σ)——關(guān)聯(lián)像素值,dpi。

    關(guān)聯(lián)像素值的計(jì)算式如式(6)所示。

    (6)

    (7)

    式中:

    x1,x2,x3,…,xT——每個子塊的模板匹配集;

    T——紋理分布的像素集。

    采用分塊融合匹配方法,建立馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的統(tǒng)計(jì)形狀模型,在分塊融合模板中,得到馬鈴薯內(nèi)部病蟲害內(nèi)部的邊緣像素集為:

    (8)

    其中:

    (9)

    v(x)=∑yk(x,y)。

    (10)

    根據(jù)上述分析,采用綠葉素紋理區(qū)域性檢測方法,實(shí)現(xiàn)馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺特征分塊融合處理,根據(jù)分塊檢測結(jié)果實(shí)現(xiàn)內(nèi)部病蟲害的特征識別。

    2 馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別優(yōu)化

    2.1 馬鈴薯病蟲害的特征標(biāo)定

    在上述構(gòu)建二維馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像采集模型,并對采集的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像進(jìn)行分塊融合檢測的基礎(chǔ)上,進(jìn)行病蟲害的特征識別,提取馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺分形特征量,采用表面紋理配準(zhǔn)和分塊自適應(yīng)檢測方法進(jìn)行病蟲害的特征點(diǎn)標(biāo)定[10],馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺信息分布的能量函數(shù)如式(11)所示。

    (11)

    式中:

    采用動態(tài)特性監(jiān)測方法,分析病蟲害分布的區(qū)域性,采用多重分形方法進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的相似性紋理區(qū)域重建[11],得到區(qū)域重建模型描述為:

    (12)

    (13)

    式中:

    δ——馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺性采樣的先驗(yàn)特征系數(shù);

    ε——馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺性采樣的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

    在局部區(qū)域中通過分區(qū)域特征匹配方法進(jìn)行二維馬鈴薯內(nèi)部病蟲害分塊檢測和融合處理,提取馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺分形特征量,采用表面紋理配準(zhǔn)和分塊自適應(yīng)檢測方法進(jìn)行病蟲害的特征點(diǎn)標(biāo)定,得到特征點(diǎn)標(biāo)定輸出為:

    P(yw3|xw3,θ,β)=

    (14)

    式中:

    根據(jù)上述分析,采用多重分形技術(shù)進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺重構(gòu)[12],重構(gòu)輸出的迭代式見式(15)。

    (15)

    式中:

    η——視覺信息重構(gòu)的分形維數(shù);

    φ——偏移值。

    根據(jù)空間區(qū)域重構(gòu)結(jié)果,得到馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征標(biāo)定在每個尺度σ(n)(1,2,…,n)上的信息熵分布如式(16) 所示。

    H(x,y,σ)=JJT=

    (16)

    根據(jù)信息熵強(qiáng)度,對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征標(biāo)定點(diǎn)進(jìn)行排序,進(jìn)行病蟲害區(qū)域分布視覺重建和識別。

    2.2 馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征檢測

    結(jié)合小波變換方法進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的特征分解,對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的特征分解的小波函數(shù)為:

    R(x,y)=x2+y2+dx+ey+f。

    (17)

    在最大值搜索區(qū)域內(nèi),提取馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的灰階不變矩滿足式(18)。

    (18)

    根據(jù)誤差分布情況,構(gòu)建馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的分塊區(qū)域重構(gòu)模型[13],得到馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的特征分辨強(qiáng)度為:

    (19)

    根據(jù)顏色梯度變化的差異性實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺下的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別,馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的幾何結(jié)構(gòu)重組模型滿足式(20)。

    (20)

    在近鄰點(diǎn)中對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺特征進(jìn)行圖像重構(gòu),采用機(jī)器視覺分析方法[14-15],得到馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的邊緣尺度為:

    (21)

    式中:

    σ——尺度空間,cm3;

    Δx——Hessian-Laplace角點(diǎn)視覺差,(o)。

    考慮角點(diǎn)的顯著性進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的深度學(xué)習(xí),以t(x)表示馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺重建的函數(shù),令t(x)=e-βd(x),其中0

    (22)

    L(x,y,σ)=G(x,y,σ)·I(x,y),

    (23)

    式中:

    G(x,y,σ)——尺度σ的灰度像素差異值。

    在灰度像素區(qū)域內(nèi)根據(jù)馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的紋理特征,進(jìn)行灰度直方圖提取,實(shí)現(xiàn)馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺特征識別和重建,根據(jù)重建結(jié)果,實(shí)現(xiàn)馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的特征識別。

    3 仿真試驗(yàn)結(jié)果與分析

    為了測試試驗(yàn)方法在實(shí)現(xiàn)馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真試驗(yàn)。

    3.1 試驗(yàn)設(shè)備及試驗(yàn)參數(shù)

    試驗(yàn)的仿真軟件平臺為C++,試驗(yàn)中對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像采樣采用光學(xué)傳感器LBP Sensors,利用Visual C++6.0 MFC 編寫處理馬鈴薯內(nèi)部病蟲害圖像信息處理程序,在機(jī)器視覺下進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別,對病蟲害區(qū)域的內(nèi)部特征初始采樣像素強(qiáng)度為120 d,像移值為1.24,在病蟲害區(qū)域的能量強(qiáng)度為1.56 kJ,圖像的分辨率為430×210,對病害蟲檢測的初始評價(jià)參數(shù)為3.5,信噪比為-30 dB,其他參數(shù)設(shè)置見表1。

    表1 仿真參數(shù)設(shè)置

    根據(jù)表1參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別和提取研究,選擇的樣本馬鈴薯是從某農(nóng)場購買,且選擇的是出土之后就存在病蟲害的馬鈴薯,其質(zhì)量為200 g。通過構(gòu)建二維馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像采集模型,對采集的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像進(jìn)行分塊融合檢測,得到圖像采集結(jié)果如圖1所示。

    圖1 馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像采集結(jié)果

    3.2 試驗(yàn)分析

    以圖1采集的圖像為樣本,提取馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺分形特征量,采用表面紋理配準(zhǔn)和分塊自適應(yīng)檢測方法進(jìn)行病蟲害的特征點(diǎn)標(biāo)定,得到圖像融合結(jié)果如圖2所示。

    分析圖2得知,試驗(yàn)方法能有效實(shí)現(xiàn)對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺的特征重構(gòu),根據(jù)重構(gòu)結(jié)果進(jìn)而實(shí)現(xiàn)馬鈴薯

    圖2 馬鈴薯內(nèi)部病蟲害融合結(jié)果

    內(nèi)部病蟲害特征提取和識別,得到特征提取結(jié)果如圖3所示。

    圖3中,分別對各個像移參數(shù)下的馬鈴薯病蟲害特征進(jìn)行有效識別,提高了對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的特征檢測和識別能力。為了對比性能,采用試驗(yàn)方法、文獻(xiàn)[5]方法和文獻(xiàn)[6]方法進(jìn)行對比試驗(yàn),在不同的像移分布下進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別,測試對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的誤檢率(正確數(shù)量與數(shù)據(jù)樣本總數(shù)的比值),得到對比結(jié)果如圖4所示。

    分析圖4得知,試驗(yàn)方法進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征檢測識別的誤檢率最低可至10%,而其他兩種方法下的誤檢率最低為20%和26%,高于試驗(yàn)方法。說明試驗(yàn)方法的準(zhǔn)確率接近90%。測試不同方法進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別的時(shí)間開銷,得到對比結(jié)果如圖5所示,試驗(yàn)方法進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別的時(shí)間開銷較短。

    圖3 馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別結(jié)果

    圖4 誤檢率對比

    圖5 時(shí)間開銷對比

    4 結(jié)論

    試驗(yàn)提出基于機(jī)器視覺圖像的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別方法,采用灰度直方圖特征分解方法,進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺特征重構(gòu),根據(jù)馬鈴薯綠葉素紋理分布進(jìn)行病蟲害的特征檢測和紋理匹配,建立馬鈴薯內(nèi)部病蟲害視覺圖像的統(tǒng)計(jì)形狀模型,根據(jù)顏色梯度變化的差異性實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺下的馬鈴薯內(nèi)部病蟲害特征識別。研究得知,構(gòu)建馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的圖像信息處理模型,采用機(jī)器視覺圖像處理方法進(jìn)行馬鈴薯內(nèi)部病蟲害檢測識別,能提高對馬鈴薯內(nèi)部病蟲害的區(qū)域性防治能力。

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