肖志云 劉 洪

(內(nèi)蒙古工業(yè)大學電力學院， 呼和浩特 010080)

引言

近幾年中國馬鈴薯種植面積逐年上升，馬鈴薯已成為重要的糧食兼用作物[1]。烏蘭察布市位于內(nèi)蒙古中部，馬鈴薯種植面積占全區(qū)40%左右，享有中國“薯都”之稱。然而，馬鈴薯生長環(huán)境復雜多變，極易遭受病害的威脅。傳統(tǒng)馬鈴薯病害識別方法多靠人眼判斷，檢測范圍小，費時費力，效率低，難以及時處理與預防，導致馬鈴薯減產(chǎn)減量。及時準確識別馬鈴薯病害，并采取相應防治措施可有效減少馬鈴薯產(chǎn)量損失。

隨著計算機技術(shù)和農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展，國內(nèi)外專家與學者運用機器視覺技術(shù)，在農(nóng)作物病害識別方面進行了大量研究[2-6]。PUJARI等[7]對辣椒、棉花和甘蔗等真菌病害彩色圖像，提取小波域特征，選擇PCA主分量特征[8]，并結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡模型，識別率達86.48%。GULHANE等[9]提取棉花病葉綠色通道特征，通過PCA降維，KNN分類，取得了95%的識別率。翟志芬等[10]提取棉花病斑顏色、形狀、紋理等9個特征，采用樸素貝葉斯分類器，識別率為90%。濮永仙[11]提取煙草病斑的25個顏色、形狀、紋理特征，采用雙編碼遺傳算法[12]和支持向量機法降維到17，按照圖像距離相似度分類，取得了較高識別率。夏永泉等提取小麥葉部病斑的8個紋理特征和6個顏色特征，采用SVM識別模型，獲得了95%的識別率。李超等[13]提取蘋果葉部病斑顏色、形狀、紋理特征，使用局部判別映射算法[14]進行特征降維，并結(jié)合SVM，識別率較高。

綜上所述，大多研究是在實驗室可控光條件下進行的，對自然條件下的病害研究較少，多數(shù)研究的病害識別精度與速度不能兼顧。因此，本文將自然環(huán)境下采集的馬鈴薯病害圖像，通過K-means、Hough變換與超像素算法定位葉片，利用二維Otsu與形態(tài)學法分割病斑，提取124個顏色、形狀、紋理特征，選擇13個自適應融合特征，進行SVM病害識別，進而提高馬鈴薯病害識別精度。

1 材料與方法

1.1 馬鈴薯典型病害類型

本文在自然環(huán)境條件下，固定鏡頭采集264幅馬鈴薯病害圖像，并對采集的圖像進行處理，分辨率統(tǒng)一為200像素×220像素。馬鈴薯圖像中，病害類型有早疫病、晚疫病、病毒病，樣本數(shù)量分別為102、114、48，每類病斑有大有小，朝向、位置不同，形狀、顏色有差異，背景復雜度也不同，如圖1所示。3類病害中，早疫病常發(fā)生于葉內(nèi)、葉緣部位，形狀近似圓形，周圍輪紋同心，顏色呈現(xiàn)暗褐色，邊緣明顯；晚疫病常發(fā)生于葉尖、葉緣部位，呈現(xiàn)萎垂、卷縮姿態(tài)，質(zhì)脆易裂，顏色發(fā)黑發(fā)褐；病毒病常發(fā)生于葉脈、葉柄、葉莖等部位，病斑連接成壞死條斑，葉綠素分布不均，顏色呈濃淡黃綠相間。

圖1 馬鈴薯典型病害類型Fig.1 Types of potato typical diseases

1.2 馬鈴薯病害圖像分割

為快速、準確提取病斑特征，增強病斑識別的有效性，需要最大限度地簡化圖像數(shù)據(jù)，從復雜背景中分割出病斑區(qū)域。病斑圖像分割包括：葉片與背景分離；病斑分割。

1.2.1葉片與背景分離

首先，馬鈴薯病害圖像在采集過程中，通常會受到一定程度的噪聲干擾，選擇HSI顏色空間I通道進行中值濾波，達到較好的清晰效果。利用Lab顏色空間a通道進行K-means聚類[15]，得到圖像綠色區(qū)域。通過區(qū)域填充法與移除小對象算法，可填滿綠葉內(nèi)部病斑，消除與綠葉顏色相似的背景，形成含內(nèi)部病斑的綠葉圖像。然后，采用腐蝕算子提取綠葉邊界，根據(jù)Hough變換[16]定義

(1)

式中 (x0,y0)——圓心坐標

(x,y)——邊界坐標

θ——圓心角r——半徑

以每個邊界點為圓心、半徑r畫圓，選擇相交最多的前10個點作為潛在圓心，進行葉片曲線擬合，最后結(jié)合超像素區(qū)域提取含病斑的完整葉片。其效果如圖2所示。

圖2 葉片與背景分離過程Fig.2 Process of blade and background separation

1.2.2病斑分割

根據(jù)葉片提取圖像，選擇Lab顏色空間a通道進行二維Otsu法分割[17]，可有效抵抗干擾，正確分割，再經(jīng)過形態(tài)學處理，實現(xiàn)病斑完整分割，其結(jié)果如圖3所示。

圖3 馬鈴薯典型病害分割結(jié)果Fig.3 Results of potato typical diseases segmentation

由圖3可以看出，病斑分割還存在少量的欠分割與過分割情況，但病斑的大部分已經(jīng)分割出來，效果較好，可用于病斑的特征提取。

1.3 馬鈴薯病害圖像特征提取

1.3.1顏色特征提取

RGB顏色模型是一種通用的面向硬件的模型，其紅、綠、藍3種分量[18]可表達豐富的顏色信息，因此，提取病斑R、G、B的均值、方差、三階矩，共計9個顏色特征。 HSV顏色模型是人們從調(diào)色板或顏色輪中挑選出來的彩色模型之一，色調(diào)、飽和度、明度分別表達色澤、明暗、調(diào)色的顏色信息，故提取病斑H、S、V分量的均值、方差、三階矩，共計9個顏色特征。

1.3.2形狀特征提取

幾何區(qū)域描述符[19]度量病斑的幾何屬性，計算簡單有效，本文提取病斑二值圖像的面積、周長、緊湊度、矩形度、延伸率、離散度、區(qū)域密度，共計7個特征。中心矩描述了病斑形狀的平移不變性，本文提取3個二階矩、4個三階矩，共計7個中心矩。Hu不變矩描述了病斑形狀的平移、尺度、旋轉(zhuǎn)不變性，本文提取2個二階矩、5個三階矩，共計7個Hu矩。

1.3.3紋理特征提取

灰度共生矩陣是基于空間性質(zhì)的一種重要的紋理分析方法，本文提取0°、45°、90°、135°方向上能量、對比度、熵、相關(guān)性、逆差矩的均值與方差，共計40個特征。

小波變換的高低頻圖像低階矩是基于頻域性質(zhì)的一種重要的紋理提取方法，本文對病斑灰度圖像進行3尺度分解，每尺度選擇低頻圖像以及水平、垂直、對角圖像的均值、方差、三階矩，共計36個特征。

小波分解的水平、垂直、對角子帶圖像具有相關(guān)性[20]，系數(shù)都近似服從高斯分布，建立三維變量的高斯概率空間

(2)

其中

x=(xh,xv,xd)

(3)

μ=(μh,μv,μd)

(4)

(5)

(6)

式中x、μ——3×1高頻子帶向量、均值向量

xh、xv、xd——水平、垂直、對角子帶分量

μh、μv、μd——水平、垂直、對角子帶均值

xs、μs——子帶變量、均值

Σ——3×3協(xié)方差矩陣

m、n——圖像高度、寬度

假設協(xié)方差特征值為λk，k∈(h,v,d)，則λk通過齊次線性方程組進行求解

(Σ-λkI)y=0

(7)

式中I——3×3單位矩陣

y——3×1高頻子帶特征向量

利用小波變換，提取3尺度高頻圖像的協(xié)方差陣特征值以及以上3尺度9個低頻圖像低階矩，組合成18個高頻協(xié)方差陣特征值與低頻低階矩(HELM)特征。

通過以上特征提取，得到18個顏色特征，21個形狀特征，85個紋理特征，共計124個馬鈴薯病害特征，為病害特征融合奠定基礎(chǔ)。

1.4 馬鈴薯病害圖像自適應特征融合

特征融合屬于特征選擇，其目的在于用少量的特征達到較高識別率[21]。傳統(tǒng)特征融合方法有人工方法與自適應方法，人工方法耗時耗力，自適應方法識別率較低。基于此，本文提出了一種基于PCA特征加權(quán)融合的自適應算法。如圖4所示，首先根據(jù)提取的顏色、形狀、紋理特征自動分塊，通過識別率與維度進行特征塊選擇。然后按照PCA降維分量的貢獻、識別率、識別上升率，提取主分量。最后，基于主分量識別率，對顏色、形狀、紋理主分量加權(quán)，利用權(quán)值分配公式對每個分量加權(quán)，得到自適應融合特征。

圖4 PCA特征加權(quán)融合算法流程圖Fig.4 Flow chart of PCA features weighted fusion algorithm

1.4.1特征塊選擇

根據(jù)病害提取的顏色特征(C)，自動分為RGB特征塊(C1)、HSV特征塊(C2)。同樣，形狀特征(S)分為幾何量特征塊(S1)、中心矩特征塊(S2)、Hu矩特征塊(S3)。紋理特征(T)分為灰度共生矩陣特征塊(T1)、小波域高低頻低階矩塊(T2)、1層分解HELM塊(T31)、2層分解HELM塊(T32)、3層分解HELM塊(T33)。顏色、形狀、紋理特征塊進行識別，分別選擇

(8)

其中

α∈((C1,C2),(S1,S2,S3),(T1,T2,T31,T32,T33))

式中δ——特征塊容忍度

R(α)、R(β)——特征塊、備選特征塊識別率

D(β)、D(χ)——備選特征塊、選擇特征塊維度

識別率較大、維度低的特征塊作為對應的顏色、形狀、紋理特征塊，試驗中δ取5%。

1.4.2PCA主分量提取

特征塊內(nèi)的特征之間通常具有相關(guān)性，進行顏色、形狀、紋理特征PCA降維，有助于提高病斑圖像的識別效果。

假設降維前的特征為Xi(i=1,2,…,N)，N為降維前特征維數(shù)，降維后的特征為Yj(j=1,2,…,K)(K≤N)，K為降維后特征維數(shù)，則Xi可由Yj線性表示為

(9)

式中aNK——矩陣系數(shù)

根據(jù)PCA降維后顏色、形狀、紋理特征的不相關(guān)性，從K個Yj中選擇M個不相關(guān)的特征主分量，滿足

(10)

其中

(11)

式中C(M)、T——主分量貢獻、貢獻閾值

λt、λs——特征塊協(xié)方差矩陣特征值

R(M)——主分量識別率

R(t)——前t個主分量識別率

ε——主分量容忍度

R(r)——前r個主分量識別率

V(M)——主分量的識別上升速度

試驗中，經(jīng)分析比較，T取90%、ε取5%時，可取得較好效果。

1.4.3加權(quán)融合

根據(jù)顏色、形狀、紋理主分量的識別率，計算其權(quán)值

(12)

式中w(η)——主分量權(quán)值

R(η)——主分量識別率

再利用權(quán)值分配公式，計算主分量中的分量權(quán)值

(13)

其中

(14)

式中d——權(quán)值步長

通過顏色、形狀、紋理主分量加權(quán)，每個分量加權(quán)，得到自適應融合特征，進而用于馬鈴薯病害識別。

1.5 馬鈴薯病害圖像快速識別

SVM模式識別方法，采用不同的核函數(shù)完成不同特征下的權(quán)值快速學習，可以較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)的分類問題，并且具有良好的推廣和泛化能力。

SVM分類器作為本文識別模型，其決策函數(shù)為

(15)

式中ω*、x——權(quán)值行向量、測試樣本特征向量

xi、yi——訓練樣本特征向量、類標簽

k(xi,x)——非線性核函數(shù)

SVM核函數(shù)中，徑向基核函數(shù)[22]沿徑向?qū)ΨQ，參數(shù)少于多項式核函數(shù)，正確率高于Sigmoid核函數(shù)，適用于樣本與類標簽的非線性問題，可作為本文識別模型的核函數(shù)。

2 試驗結(jié)果與分析

本文對馬鈴薯早疫病、晚疫病、病毒病3類典型病害識別進行仿真，所選軟件平臺為Matlab 2012、Windows 7；硬件平臺為計算機，其處理器為Intel(R)Core(TM)i3-3220(主頻為3.3 GHz)。試驗采用交叉驗證方式，按照1∶1比例隨機分配訓練集與測試集，進行20次SVM模式識別，求取平均識別率。SVM采用一對一投票策略，設置徑向基核函數(shù)參數(shù)σ=0.125，錯誤代價系數(shù)C=32。

2.1 馬鈴薯病害圖像自適應融合特征SVM識別結(jié)果

提取馬鈴薯典型病害圖像的顏色、形狀、紋理特征，采用本文圖像特征融合方法，可得到病斑自適應特征。如表1所示，通過特征塊選擇，得到RGB顏色塊C1、幾何量形狀塊S1、1層HELM紋理塊T31。PCA主分量提取，分別得到C1、S1、T31的5、5、3個主分量，其識別率下降較少，但總的特征維度下降了9個，總的融合特征識別率由92.2%上升為93.6%。通過對13個主分量的加權(quán)融合，識別率為95.2%，進一步提高了識別精度。

通過本文自適應特征融合方法，選擇13個馬鈴薯病害加權(quán)主分量，并結(jié)合SVM分類器，具有一定的識別優(yōu)勢。

2.2 馬鈴薯病害圖像自適應特征融合與識別比較試驗

為驗證本文自適應特征融合算法的有效性，試驗采用了PCA降維、特征排序選擇等自適應特征融合方法，進行SVM模式識別。PCA降維方法分直接降維與特征塊降維。PCA直接降維方法是將124個病害特征，分別降維到指定維度13以及最佳維度。最佳維度是指該數(shù)量的特征識別率最高。PCA特征塊降維方法是將顏色、形狀、紋理的特征塊選擇出來之后降維到指定維度13、最佳維度。特征排序選擇方法也分直接排序選擇與特征塊排序選擇。直接排序選擇方法是將124個特征進行識別率從大到小排序，選擇前13個指定維度特征以及前最佳維度特征。特征塊排序選擇方法是將特征塊選擇出來，然后按識別率大小進行22個特征排序，選擇前13個指定維度特征以及前最佳維度特征。其識別效果如表2所示。為驗證本文識別算法的有效性，試驗利用13個自適應病害特征進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)以及貝葉斯(Bayes)模式識別。ANN[23]網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)為3層BP，13個輸入層節(jié)點，10個隱含層節(jié)點，3個輸出層節(jié)點，隱含層傳遞函數(shù)選擇Sigmoid型。Bayes[24]窗函數(shù)選擇高斯窗，寬度設置為0.1。其識別比較結(jié)果如表2所示。

從表2中可以看出，本文自適應特征融合算法識別馬鈴薯早疫病、晚疫病、病毒病，平均識別率分別為94.3%、95.1%、97.5%，相比PCA直接降維、PCA特征塊降維、直接排序選擇、特征塊排序選擇方法，不僅特征維度相對較小，而且識別率相對較高，總體識別率提高了1.8個百分點以上。對于不同模式識別方法，ANN對病毒病、早疫病識別較高，Bayes對早疫病、晚疫病識別較高，而本文識別算法對3種病害的識別率都為94.3%以上，總體識別率為95.2%，比ANN提高了3.8個百分點，比Bayes提高了8.5個百分點。在運行時間方面，本文識別算法為0.600 s，稍慢于Bayes的0.425 s，但比ANN的3.60 s縮短了3 s。

表1 馬鈴薯典型病害圖像自適應融合特征SVM識別結(jié)果Tab.1 SVM recognition results of adaptive fusion features for potato typical disease images

表2 馬鈴薯典型病害自適應特征融合與識別方法比較結(jié)果Tab.2 Comparison results of adaptive features fusion and recognition methods for potato typical disease

比較試驗可以得出，本文自適應特征融合算法結(jié)合SVM快速識別模型，識別率高，運行時間短，可保證馬鈴薯典型病害圖像識別的有效性。

3 結(jié)論

(1)自然環(huán)境中的圖像經(jīng)中值濾波、K-means聚類、區(qū)域填充與移除小對象，得到含內(nèi)部病斑的葉片。利用Hough變換尋找葉緣潛在圓域，并結(jié)合超像素區(qū)域，得到完整葉片。通過二維Otsu法與形態(tài)學法分離出病斑區(qū)域，可為馬鈴薯病害圖像特征提取奠定基礎(chǔ)。

(2)提取病斑圖像的顏色、形狀、紋理特征，進行PCA特征加權(quán)融合，得到13個互不相關(guān)的自適應融合特征，可有效刻畫馬鈴薯典型病害。

(3)不同的自適應融合算法進行馬鈴薯早疫病、晚疫病、病毒病的SVM識別，本文自適應特征融合算法相比PCA降維、特征排序選擇等傳統(tǒng)自適應方法，平均識別率至少提高了1.8個百分點。

(4)13個自適應融合特征采用不同的模式識別方法，本文識別算法平均識別率為95.2%，相比ANN、Bayes的平均識別率，分別提高了3.8個百分點和8.5個百分點。與此同時，本文識別算法運行時間為0.600 s，稍高于Bayes的0.425 s，但比ANN的3.60 s縮短了3 s，優(yōu)勢明顯，可準確、快速地識別馬鈴薯典型病害。

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