农作物病虫害等级图像分类与自动诊断系统

资 源 简 介

本项目是专门针对农作物病害程度评估而设计的MATLAB图像处理与识别系统。系统通过复杂的数字信号处理流程对患病植物照片进行分析。首先通过预处理模块执行图像去噪、平滑处理及灰度化操作，利用HSV或LAB颜色空间转换功能增强病斑区域与健康组织的对比度。核心功能在于利用改进的图像分割算法（如大津法或K-means聚类）精准提取受损区域，并从这些病变部位计算出颜色矩、形态学特征（如受损面积比、周长）以及基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征。针对用户要求的四个严重等级，系统构建了深度学习卷积神经网络（CNN）分类

详 情 说 明

农作物病虫害等级图像识别与自动诊断系统

项目介绍

本项目是一套基于MATLAB开发的农作物病害程度评估系统。该系统集成了数字图像处理与深度学习技术，能够对农作物叶片图像进行多维度的自动化分析。系统通过模拟病斑演变过程构建数据集，利用先进的图像处理算法提取病变特征，并最终通过卷积神经网络（CNN）实现对健康、轻度、中度、重度四个受损等级的精准识别。本系统旨在辅助植保人员快速评估农田灾情，为科学施药提供数字化决策依据。

功能特性

1. 自动化数据集构建：系统内置模拟数据生成引擎，能够根据病害演化规律自动合成不同严重程度的叶片样本。
2. 多空间图像增强：结合RGB与HSV颜色空间转换，有效增强病斑与健康组织之间的色彩对比度。
3. 精准图像分割：利用改进的阈值分割技术与形态学处理，自动定位并提取复杂的病变受损区域。
4. 深度特征提取：从颜色矩、几何形态（受损面积比）以及灰度共生矩阵（GLCM）纹理等多个维度量化病害特征。
5. CNN分类识别：采用深度提取学习架构，通过卷积神经网络对病害等级进行端到端的学习与自动分类。
6. 可视化诊断报表：提供直观的混淆矩阵评估结果以及单张图像的置信度诊断报告。

使用方法

1. 环境配置：确保计算机已安装MATLAB以及图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）和深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。
2. 初始化阶段：运行系统主程序，系统将首先检查并自动生成包含四个等级（L1健康、L2轻度、L3中度、L4重度）的模拟样本图像，并将其分类存储。
3. 图像分析演示：系统会自动随机抽取样本，展示图像去噪、灰度化、HSV增强及病斑分割的中间过程。
4. 模型训练：系统将数据集按比例划分为训练集与验证集，自动启动CNN模型训练并实时显示训练进度曲线。
5. 结果查看：训练结束后，系统将弹出混淆矩阵分析图表，并随机展示一张测试图像的自动诊断结果及各预设等级的预测置信度。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2020a 或更高版本。
2. 必备工具箱：Deep Learning Toolbox, Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox。
3. 硬件建议：为了提高CNN训练速度，建议具备支持CUDA的显卡（非强制，CPU亦可运行）。

实现逻辑与功能说明

1. 环境初始化与模拟数据生成

系统首先通过随机数种子锁定保证实验可重复性。在缺乏实地样本的情况下，系统通过算法合成模拟图像。它先绘制绿色叶片底色，并在其上随机散布代表病斑的黄色或褐色斑点。病斑的数量和半径大小与病情等级（1-4级）严格正相关，从而构建出具有梯度特征的基础数据集。

2. 图像预处理

针对采集过程中可能存在的噪声，系统执行高斯滤波平滑处理。随后，系统将图像从RGB空间转换至HSV空间。在HSV模型中，系统重点提取色调（Hue）和饱和度（Saturation）通道，因为这些分量能更稳定地反映病斑的色泽变化，不受光照强度的过度干扰。

3. 病灶分割与特征计算

核心分割逻辑采用基于HSV通道过滤的逻辑运算，结合大津法思想定位受损区域。通过形态学开运算（Open Operation）消除孤立的噪点，保留核心病斑。 特征计算包含三个层面：

• 形态学：计算二值化后的病斑总面积与叶片总面积的比值。
• 纹理：构建灰度共生矩阵（GLCM），提取对比度、相关性、能量和同质性四个核心指标。
• 颜色：分别计算红、绿、蓝三个通道的一阶颜色矩（均值），反映叶片整体的色泽偏移。

4. 卷积神经网络（CNN）架构

系统构建了一个包含多层结构的深度学习模型：

• 输入层：接收64x64像素的RGB三通道图像。
• 卷积层：通过三组不同的卷积核提取图像的底层边缘和高层语义特征。
• 批归一化层：加快收敛速度并增强模型的稳定性。
• 池化层：采用最大池化（Max Pooling）降低维度，提取最具显著性的特征。
• 输出层：通过全连接层映射到4个分类节点，利用Softmax激活函数输出分类概率。

5. 系统评估与诊断

训练过程采用随机梯度下降驱动（SGDM）。训练完成后，系统通过验证集生成混淆矩阵，客观评价模型在各个等级上的识别准确率。最后，诊断演示模块会提取单体样本输入网络，实时输出预测等级并绘制置信度柱状图，完成从图像输入到诊断结论的闭环处理。

关键算法细节分析

• 图像平滑：主程序内部定义了preprocessModule函数，利用三维中值滤波（medfilt3）去除图像中的孤立噪声点，保护边缘信息。
• 纹理分析：利用graycoprops函数对病害表面的粗糙度进行量化，这是区分相似色泽病害的重要依据。
• 分割策略：通过(hChannel < 0.25 | hChannel > 0.05) & (sChannel > 0.3)的逻辑组合，精准捕捉处于特定波段的病变色相，有效分离健康绿色组织与枯黄病变组织。
• 网络参数：设置了每轮打乱数据（Shuffle）、固定验证频率以及15个Epoch的训练周期，平衡了训练速度与拟合精度。