基于宇宙算法的農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測

田源　孫凌

摘要：采用宇宙算法，以為提高農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測的效果。首先通過格林方法建立害蟲圖像檢測區(qū)域，包括圖像特征點(diǎn)匹配以及誤匹配點(diǎn)剔除，接著對邊緣像素點(diǎn)的數(shù)據(jù)壓縮，從而減少了待求數(shù)據(jù)，然后確定復(fù)合主從方式的宇宙拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。為防止在宇宙環(huán)線上的平行次主宇宙群因主宇宙群選擇而未被選擇出現(xiàn)信息空洞，通過各自平行從宇宙群建立虛擬拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)尋優(yōu)系統(tǒng)通過次主宇宙群劃分成多個(gè)并行子集值實(shí)現(xiàn)，最后給出算法流程。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，本研究算法對農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測效果清晰，定量分析結(jié)果較優(yōu)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)害蟲；宇宙算法；圖像檢測；特征點(diǎn)；拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；平行宇宙

中圖分類號(hào)： TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2017）15-0195-04

農(nóng)業(yè)害蟲直接危害農(nóng)作物的正常生理機(jī)能，影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，因此在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的很多階段，須要檢查是否存在害蟲，把害蟲從圖像背景中檢測出來，避免影響更大的范圍[1]。

對檢測農(nóng)業(yè)害蟲圖像來說，傳統(tǒng)方法依靠人工作業(yè)，造成效率低下、易受環(huán)境因素和主觀因素影響[2]。通過計(jì)算機(jī)視覺處理實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測已受到廣泛關(guān)注，目前智能算法有基于二維DWT算法（two dimensional discrete wavelet transform，簡稱TDDWT）、奇異值分解、一維傅立葉變換算法（singular value decomposition and one dimensional fourier transform，簡稱SVDODFT）等，這些算法能消除農(nóng)業(yè)害蟲圖像的重復(fù)紋理背景[3-4]，但輸入為二維圖像，導(dǎo)致采集到的圖像數(shù)據(jù)量相當(dāng)大?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)中的方差分析和指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均（variance and exponential weighted moving average，簡稱VEWM）算法能對農(nóng)業(yè)害蟲圖像中顯示不均勻的區(qū)域進(jìn)行檢測[5]，但是只能針對較大的區(qū)域?；谀Ｊ奖容^和邊界擴(kuò)張算法（models comparison and boundary extension，簡稱MCBE），通過模式比較獲得農(nóng)業(yè)害蟲圖像的像素，邊界擴(kuò)張對像素區(qū)域合并分析害蟲區(qū)域的特征信息[6]，但是該算法內(nèi)存消耗較大?；诟倪M(jìn)的回歸診斷算法（improved regression diagnosis，簡稱IRD）檢測農(nóng)業(yè)害蟲圖像時(shí)可獲得比較精確的圖像數(shù)據(jù)[7]，但是須對圖像進(jìn)行分塊計(jì)算，計(jì)算量很大?；陔x散余弦變換（discrete cosine transform background filtering，簡稱DCTBF）的檢測方法，可避免圖像中無效數(shù)據(jù)間的相關(guān)性[8]，但只能在較白或較黑的區(qū)域獲得較好的檢測效果。

本研究采用平行宇宙算法（parallel universe algorithm，簡稱PUA）對農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測，通過格林方法先粗選擇害蟲圖像區(qū)域，然后再利用特征點(diǎn)、模板匹配細(xì)選擇害蟲圖像區(qū)域，宇宙算法確定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及進(jìn)化模型，將每個(gè)次主宇宙群的數(shù)據(jù)尋優(yōu)系統(tǒng)劃分成多個(gè)并行子集值決策的數(shù)據(jù)尋優(yōu)系統(tǒng)。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，本研究算法對農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測效果清晰，定量分析結(jié)果較優(yōu)。

1農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測區(qū)域模型

1.1基于格林方法的農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測區(qū)域選擇

采用格林方法先粗選擇農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測區(qū)域[9]，設(shè)害蟲圖像區(qū)域?yàn)閱芜B通閉區(qū)域D，由分段光滑曲線L圍成，函數(shù)R（x，y）及Q（x，y）在D上具有一階連續(xù)偏導(dǎo)數(shù)：

式中：λ為抑制系數(shù)，λ=[SX（]δ+η[KF（]δ2+η2[KF）][SX）]；R、C表示所處理每幅圖像的尺寸大小，R×C數(shù)值結(jié)果表示檢測區(qū)域的像素個(gè)數(shù)。當(dāng)偏差圖像Ir，c大于或等于對應(yīng)的動(dòng)態(tài)閾值時(shí)，則判定為變化區(qū)域。只有δ、η組合為較佳時(shí)，判斷的正確率才高，通過平行宇宙算法尋優(yōu)得到最佳組合。

算法流程：（1）輸入圖像；（2）獲取特征點(diǎn)并進(jìn)行匹配，滿足Rmin，進(jìn)行步驟（3），否則重新匹配；（3）匹配數(shù)據(jù)壓縮；（4）宇宙并行子集劃分更新宇宙；（5）宇宙進(jìn)化代數(shù)使δ、η組合的正確率判斷率大于99.981 6%，進(jìn)行步驟（6），否則進(jìn)行步驟（4）；（6）輸出圖像。

3試驗(yàn)仿真

試驗(yàn)計(jì)算機(jī)配置為CPU 3.0 GHz、內(nèi)存2 GB、Intel主板，集成顯卡，Matlab 7.0實(shí)現(xiàn)仿真，主宇宙設(shè)置為5個(gè)，每個(gè)主宇宙的從宇宙最大數(shù)量設(shè)置為15個(gè)。

3.1檢測效果分析

選擇2幅農(nóng)業(yè)害蟲圖像進(jìn)行檢測，分別為玉米螟、蠶寄蠅，在試驗(yàn)中依次對TDDWT、VEWM、MCBE、IRD、PUA算法進(jìn)行對比，結(jié)果如圖3、圖4所示。

4結(jié)論

本研究算法通過格林方法獲得害蟲圖像的區(qū)域，為防止匹配數(shù)據(jù)過大，進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，宇宙拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采用復(fù)合主、從方式組成，試驗(yàn)仿真結(jié)果表明，本研究算法對農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測效果清晰，定量分析較優(yōu)，為農(nóng)業(yè)害蟲圖像檢測提供了一種新方法，但是在平行宇宙算法如何準(zhǔn)確選擇平行宇宙?zhèn)€數(shù)，并行子宇宙數(shù)目的劃分有待進(jìn)一步研究。

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