利用数字图像颜色特征指数识别小麦赤霉病  

Recognition of wheat fusarium head blight using digital image color feature index

作　　者：宋英[1] 陈雨欣 杨俊 刘涛[2,3] 李冬双 孙成明 Song Ying

机构地区：[1]江苏太湖地区农业科学研究所,江苏苏州215155 [2]江苏省作物遗传生理国家重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室/扬州大学农学院,江苏扬州225009 [3]江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心,江苏扬州225009 [4]教育部农业与农产品安全国际合作联合实验室,江苏扬州225009

出　　处：《江苏农业科学》2022年第2期186-191,共6页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:31671615、31701355、31872852);国家重点研发计划(编号:2018YFD0300805);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD);江苏现代农业产业技术体系建设项目[编号:JATS(2020)100];苏州市科技计划(编号:SNG2020040)。

摘　　要：小麦赤霉病是对小麦生长过程有较大影响的病害。为了实现小麦赤霉病的快速识别,本研究利用数码相机获取小麦生长过程中赤霉病发病前期和发病中期的RGB图像,并对RGB图像的三基色分别进行归一化,然后计算得到与赤霉病相关性最好的颜色特征指数(共计12个)。通过对小麦赤霉病前期和中期各20张发病麦穗颜色特征指数值与健康麦穗比较分析。结果表明,12个颜色特征指数值在不同麦穗类型之间均有差异,其中ExG、ExGR、GLI和MGRVI等4个颜色特征值差异显著,可用于受到赤霉病感染的麦穗提取。利用人工标记的发病麦穗对颜色特征指数识别提取发病麦穗进行验证,在小麦赤霉病发病前期的平均检测率为90.5%,在小麦赤霉病发病中期的平均检测率为88.4%,上述结果表明基于颜色特征指数识别小麦赤霉病发病麦穗是可行的。

关 键 词：小麦 赤霉病 RGB图像 颜色特征指数 图像识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] S435.121.4[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]