摘 要 利用濾波算法對(duì)馬鈴薯缺素葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理，以更好地提取葉片圖像的顏色特征、紋理特征和形狀特征量，提高馬鈴薯營(yíng)養(yǎng)成分分析的識(shí)別率，并且對(duì)濾波算法進(jìn)行了并行化優(yōu)化，以此來(lái)提高馬鈴薯營(yíng)養(yǎng)成分分析診斷的速率。

關(guān)鍵詞 馬鈴薯;缺素圖像;圖像預(yù)處理;并行化

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.33.070

1 研究背景

馬鈴薯產(chǎn)業(yè)化是寧夏南部山區(qū)擺脫貧困的主要途徑之一。在馬鈴薯的生長(zhǎng)過(guò)程中，營(yíng)養(yǎng)元素缺失會(huì)嚴(yán)重影響馬鈴薯的產(chǎn)量和質(zhì)量，當(dāng)缺乏任何一種營(yíng)養(yǎng)元素時(shí)，會(huì)影響馬鈴薯的生長(zhǎng)發(fā)育從而導(dǎo)致馬鈴薯的品質(zhì)下降，甚至?xí)斐蓽p產(chǎn)乃至絕收。因此，對(duì)馬鈴薯生長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)十分重要。實(shí)時(shí)分析馬鈴薯的營(yíng)養(yǎng)成分，診斷可能缺少的營(yíng)養(yǎng)元素，及時(shí)地給出有效的防治方法，解決馬鈴薯品質(zhì)下降的問(wèn)題，可有效地促進(jìn)農(nóng)民增收。

圖像處理應(yīng)用需要經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理，圖像增強(qiáng)是一種必要的處理方法[1-7]。在自然光照下采集樣本圖像，會(huì)受到噪聲的干擾，對(duì)圖像進(jìn)行圖像分割、去燥、增強(qiáng)等預(yù)處理，能夠更好地提取圖像的特征。在農(nóng)業(yè)信息化中，對(duì)于農(nóng)作物的營(yíng)養(yǎng)成分分析，需要提取葉片圖像的顏色、紋理和形狀特征，良好的特征具有區(qū)別性、獨(dú)立性和可靠性，可以更好、更快地完成分析診斷[8-10]。基于此，在文獻(xiàn)[1]給出頻域混合濾波的圖像增強(qiáng)算法，結(jié)合低通和高通濾波器各自的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)圖像進(jìn)行選擇性地濾波，有效改善了圖像特征提取。

為了在馬鈴薯營(yíng)養(yǎng)成分分析中獲得葉片圖像的顏色特征、紋理特征和形狀特征量，提高馬鈴薯營(yíng)養(yǎng)成分分析的識(shí)別率，利用該濾波算法對(duì)馬鈴薯缺素葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理，并且對(duì)濾波算法進(jìn)行了并行化優(yōu)化，以此來(lái)提高馬鈴薯營(yíng)養(yǎng)成分分析診斷的速率。

2 圖像預(yù)處理

在自然光照下采集馬鈴薯葉片樣本圖像，會(huì)受到噪聲干擾，為能夠更好地提取圖像的特征，對(duì)馬鈴薯缺鉀和缺硼的葉片圖像運(yùn)用文獻(xiàn)[1]給出的圖像增強(qiáng)混合濾波算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)預(yù)處理。

1）將馬鈴薯葉片的采樣圖像中心化，對(duì)圖像f（x，y）進(jìn)行傅里葉變換：

（1）

2）對(duì)圖像的低頻部分和高頻部分進(jìn)行不同系數(shù)的

濾波：

高頻部分為βHhp（u，v），低頻部分為αHlp（u，v），通過(guò)實(shí)驗(yàn)選取合適的系數(shù)α和β（β>α）。

3）將圖像的高頻和低頻部分進(jìn)行像素融合：

H（u，v）=αHlp（u，v）⊕βHhp（u，v）（2）

4）計(jì)算反傅里葉變換：

f（x，y）=N-1[F（u，v）H（u，v）]（3）

5）取結(jié)果的實(shí)部并乘以（-1）x+y以取消輸入圖像的乘數(shù)：

g（x，y）=（-1）x+yf（x，y）（4）

g（x，y）為獲得的增強(qiáng)后的圖像。

3 并行優(yōu)化

馬鈴薯缺素圖像預(yù)處理算法在Matlab中運(yùn)行，循環(huán)與矩陣分解運(yùn)算耗時(shí)較長(zhǎng)，本文采用client-worker模式，實(shí)現(xiàn)Matlab環(huán)境的并行化。1）使用parfor代替for，將循環(huán)任務(wù)分配到多個(gè)核中。2）client-worker模式。client將任務(wù)合理地分配給各個(gè)worker進(jìn)行計(jì)算，最后傳回計(jì)算結(jié)果。

在運(yùn)行過(guò)程中，client只負(fù)責(zé)任務(wù)分配、數(shù)據(jù)傳遞和接收，不會(huì)滿載CPU，而worker進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，可能會(huì)造成CPU滿載。假設(shè)單核運(yùn)行程序段消耗時(shí)間為t，N核并行運(yùn)行的程序段的消耗時(shí)間為t/N+e，e表示client和worker之間數(shù)據(jù)交互所消耗的時(shí)間。因此，對(duì)client和worker之間數(shù)據(jù)交互進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

對(duì)client和worker之間的數(shù)據(jù)交互進(jìn)行優(yōu)化，主要是減小client和worker之間傳遞的數(shù)據(jù)量。由于在parfor之前預(yù)分配內(nèi)存，分段變量就具備了輸入屬性，此時(shí)client再將其分段傳遞給不同的worker，會(huì)增加額外時(shí)間。因此，在循環(huán)之前不預(yù)分配內(nèi)存。

4 結(jié)果與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

CPU：Intel（R）_Core（TM）_i5-3210M_CPU_@_2.50GHz

顯卡：NVIDIA GeForce GT 630M

系統(tǒng)：Windows 8

開(kāi)發(fā)平臺(tái)：Matlab 2014

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

馬鈴薯缺鉀的葉片主要特征表現(xiàn)為葉脈間褪綠，葉尖、葉緣壞死;缺硼的馬鈴薯葉片有小葉卷曲和燒邊現(xiàn)象?；诖?，對(duì)馬鈴薯缺少鉀、硼元素的葉片圖像分別進(jìn)行預(yù)處理，如圖1所示。并行化前后運(yùn)行時(shí)間對(duì)比

如表1所示。

馬鈴薯缺素的葉片圖像增強(qiáng)后，葉片紋路清晰，突出了病斑部位，沒(méi)有產(chǎn)生噪聲及過(guò)度銳化等問(wèn)題，利于特征提取。在運(yùn)行時(shí)間方面，并行化后算法為0.6 s，比原算法快3 s。

5 結(jié)語(yǔ)

對(duì)馬鈴薯缺素葉片圖像采用混合濾波算法進(jìn)行預(yù)處理，突出了葉片病斑部位，避免了噪聲的產(chǎn)生和圖像的過(guò)渡銳化，可以更好地提取葉片圖像的顏色特征、紋理特征和形狀特征量，提高了馬鈴薯營(yíng)養(yǎng)成分分析的識(shí)別率。同時(shí)，對(duì)濾波算法進(jìn)行并行化優(yōu)化，提高了馬鈴薯營(yíng)養(yǎng)成分分析診斷的速率。

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