代國(guó)威 胡林 樊景超 閆燊 王曉麗 滿芮 劉婷婷

摘要：馬鈴薯作為世界第四大糧食作物對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)效益具有重要影響。早、晚疫病是引起馬鈴薯減產(chǎn)的主要原因之一，如能及早發(fā)現(xiàn)作物病害，準(zhǔn)確確定病害類型，對(duì)于保護(hù)作物安全和控制病害傳播具有重要意義。為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化診斷馬鈴薯病害，本研究提出了一種基于預(yù)處理、分割、特征提取和分類器分類的馬鈴薯病害檢測(cè)自動(dòng)化方法。在多時(shí)間段、不同天氣環(huán)境下選擇葉片形狀與植株生長(zhǎng)情況差異較大的田間拍攝馬鈴薯照片制作數(shù)據(jù)集，通過(guò)構(gòu)建投票分類器模型對(duì)病害圖像進(jìn)行特征提取和高精度分類檢測(cè)。首先利用Fast K-Means聚類算法對(duì)灰度圖像下的馬鈴薯葉片進(jìn)行分割，獲得葉片受關(guān)注的區(qū)域；其次使用GLCM算法對(duì)受關(guān)注的區(qū)域提取11類紋理特征信息，計(jì)算4個(gè)GLCM獲得單個(gè)圖像88個(gè)紋理特征，并形成特征向量；最后使用投票分類模型對(duì)病害特征向量進(jìn)行分類。分類模型是隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、KNN方法的組合，分類過(guò)程使用網(wǎng)格搜索優(yōu)化分類器超參數(shù)。在10折交叉驗(yàn)證下，馬鈴薯病害分類準(zhǔn)確率、精確率、召回率平均提高12.18、14.00、9.53百分點(diǎn)，綜合性能提高11.90百分點(diǎn)。分析GLCM特征，135°方向角特征敏感性最弱，權(quán)重方面對(duì)比度特征最高，同質(zhì)性特征次之。結(jié)果表明，該方法可用于馬鈴薯早、晚疫病的檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：植物病害；灰度共生矩陣；Fast K-Means聚類；支持向量機(jī)；決策樹(shù)；k-近鄰算法；投票分類

中圖分類號(hào)：TP391.41；S126 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2023）08-0185-08

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（編號(hào)：2021YFF0704200）；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院院級(jí)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目（編號(hào)：Y2022LM20）；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程項(xiàng)目（編號(hào)：CAAS-ASTIP-2016-AII）。

作者簡(jiǎn)介：代國(guó)威（1997—），男，四川德陽(yáng)人，碩士研究生，主要從事人工智能及農(nóng)業(yè)信息化研究。E-mail：dgwstyle@foxmail.com。

通信作者：樊景超，博士，副研究員，碩士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)管理、農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究。E-mail：fanjingchao@caas.cn。

作物損失的預(yù)防取決于診斷和控制植物病害的能力。當(dāng)前，植物病害是全球糧食安全的重大威脅，每年造成全球10%～16%的作物損失［1］。馬鈴薯作為僅次于小麥、水稻和玉米的世界第四大糧食作物，隨著馬鈴薯種植面積和總產(chǎn)量的逐年提高［2］，馬鈴薯病害問(wèn)題越來(lái)越受到重視。早、晚疫病是馬鈴薯常見(jiàn)病害，由真菌傳染導(dǎo)致，受感染的馬鈴薯葉片會(huì)過(guò)早枯萎［3］，進(jìn)而降低產(chǎn)量并產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)影響。因此，建立快速有效的馬鈴薯早、晚疫病檢測(cè)方法顯得尤為重要。

在引入機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)植物病害之前，馬鈴薯病害的診斷很大程度上依賴于專業(yè)的農(nóng)藝師或植物病理學(xué)家。然而，由于感染體征的多樣性和不同物種之間相似癥狀的巨大差異，這對(duì)專家鑒別病害的能力提出了更高的要求。因此，依靠機(jī)器學(xué)習(xí)獲取馬鈴薯病害特征模式能有效對(duì)多種病害進(jìn)行診斷，從而提高鑒別病害的效率。李娜等采取大津法（OTSU）結(jié)合混合蛙跳算法（SFLA）的OTSU-SFLA圖像分割算法，對(duì)于馬鈴薯葉片病斑圖像進(jìn)行分割處理，該算法能夠?qū)︸R鈴薯早疫病等5種常見(jiàn)病害分割優(yōu)化，并通過(guò)建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型進(jìn)行圖像特征提取和識(shí)別，試驗(yàn)結(jié)果證明，馬鈴薯5種常見(jiàn)病害的平均識(shí)別率為98.2%［4］。顏色特征方面，李亞文等提出基于K均值聚類（K-Means）圖像分割與利用顏色矩提取特征的算法，通過(guò)比較侵染葉片與正常葉片的三階顏色矩參數(shù)識(shí)別蘋(píng)果枯葉病，仿真試驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果精度達(dá)93.3%［5］。紋理特征方面，李亞文等利用灰度共生矩陣（GLCM）算法提取黃瓜炭疽病紋理特征，并依據(jù)患病區(qū)域與無(wú)病區(qū)域的能量均值、熵均值、對(duì)比度均值和相關(guān)性均值取得數(shù)據(jù)特征范圍，比較取值范圍判斷黃瓜葉部是否患?。?］。形狀特征方面，由于不同茶葉病害的致病機(jī)理不同，陳榮等提出圍繞茶葉病病斑提取8類幾何特征，分別建立矩形度、伸長(zhǎng)度、復(fù)雜性、圓度及面積凹凸比5種組合形狀特征，通過(guò)支持向量機(jī)在4類核函數(shù)的分類比較下，對(duì)3種茶葉病識(shí)別率為90.0%［7］。特征融合方面，劉君等利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取淺層特征，利用相關(guān)系數(shù)分析法除去冗余特征圖，取得的弱相關(guān)特征圖用于提取方向梯度直方圖（HOG）特征，通過(guò)支持向量機(jī)算法分類，對(duì)番茄的6類病害平均識(shí)別率為92.49%，優(yōu)于傳統(tǒng)支持向量機(jī)+HOG特征算法［8］。

因此，為實(shí)現(xiàn)對(duì)馬鈴薯正常葉以及早疫病、晚疫病葉片的分類識(shí)別，本研究基于Fast K-Means與GLCM算法分割葉片及提取葉片紋理特征，設(shè)計(jì)了一種支持向量機(jī)結(jié)合K最近鄰與隨機(jī)森林（SVM+KNN+RF）組合的投票分類模型對(duì)葉片特征分類，以提高馬鈴薯葉部病害的識(shí)別效果。

1 材料與方法

1.1 基于圖像處理分類的通用方法

在不斷變化的自然環(huán)境條件下，除了盡早預(yù)防外，適當(dāng)和早期的病害檢測(cè)比以往任何時(shí)候都更加重要。受感染的植物葉片表現(xiàn)出的跡象變化可能會(huì)導(dǎo)致診斷失誤，這是由于業(yè)余種植者和非專業(yè)人士在診斷植物病害的經(jīng)驗(yàn)方面面臨了更多的挑戰(zhàn)［9］。采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的植物病害檢測(cè)自動(dòng)化架構(gòu)可以作為驗(yàn)證系統(tǒng)，為農(nóng)民和受過(guò)植物病害診斷培訓(xùn)的專業(yè)人員提供幫助［10-12］。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的進(jìn)步為加強(qiáng)和改進(jìn)精準(zhǔn)植保實(shí)踐提供了機(jī)會(huì)，并擴(kuò)大了人工智能在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用市場(chǎng)［13-14］。植物病害檢測(cè)的一般架構(gòu)見(jiàn)圖1。

1.2 圖像采集

在不同自然環(huán)境下采集馬鈴薯葉片圖像，用以構(gòu)建強(qiáng)大的分類模型。本研究通過(guò)圖片的形式在內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市嶺東南地區(qū)采集馬鈴薯病害葉片圖像。所有圖像由智能手機(jī)拍攝，以PNG格式存儲(chǔ)，有效像素為3 200萬(wàn)。圖像拍攝時(shí)的光照、天氣、溫度與濕度，以及不同生態(tài)環(huán)境均影響數(shù)據(jù)集的收集，并且收集到的圖像與植物發(fā)育的不同階段有關(guān)。因此，為解決馬鈴薯早、晚疫病識(shí)別的環(huán)境干擾問(wèn)題，數(shù)據(jù)集包含了不同發(fā)病周期的葉片樣本，選取馬鈴薯葉片形狀與植株生長(zhǎng)情況差異較大的田進(jìn)行采集，通過(guò)拍攝不同條件下的圖像，即早上、晚上、中午、陰天、晴天、雨天，最終選擇 3 000 幅馬鈴薯健康和患病葉片圖像，其中早疫?。╡arly blight）、晚疫?。╨ate blight）和正常葉類（healthy）的圖像數(shù)分別為1 100、900、1 000幅。

圖像處理在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行，操作系統(tǒng)采用Windows 10專業(yè)工作站版，處理器選擇Intel CoreTM i7-7700 CPU，3.60 GHz、16.00 GB內(nèi)存，NVIDIA GeForce GTX 1060顯卡，顯存為3 GB，圖像分辨率為3 000×4 000像素。為方便試驗(yàn)，每幅圖像大小裁剪為256×256像素，位深度為24。

1.3 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理包括改善馬鈴薯葉片圖像的視覺(jué)外觀。圖像預(yù)處理對(duì)提取的特征質(zhì)量和圖像調(diào)查的結(jié)果有積極的影響。該步驟進(jìn)行了噪聲消除、圖像強(qiáng)度平衡、目標(biāo)排除等操作。在對(duì)圖像進(jìn)行計(jì)算處理之前，預(yù)處理可以提高圖像數(shù)據(jù)的質(zhì)量。各種預(yù)處理技術(shù)被應(yīng)用于去除圖像或其他物體的噪聲。通過(guò)圖像裁剪，去除圖像中一些不合適的部分，得到葉片圖像感興趣的區(qū)域。這一步還使用平滑濾波器對(duì)圖像進(jìn)行平滑。圖像增強(qiáng)處理增強(qiáng)圖像對(duì)比度，將RGB模式的輸入圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像作為附加處理。

1.4 Fast K-Means圖像分割

在馬鈴薯葉片侵染圖像特征提取和病害檢測(cè)中，圖像分割是一個(gè)重要的功能。圖像分割是對(duì)受感染馬鈴薯葉片進(jìn)行定位和檢測(cè)的一項(xiàng)重要任務(wù)。因此，圖像分割涉及到將特征從背景中分離出來(lái)。在這個(gè)過(guò)程中，一幅圖像被分解成幾個(gè)不重疊的、有表現(xiàn)力的、相同的區(qū)域。對(duì)于馬鈴薯病葉，主要關(guān)注其侵染區(qū)，病害葉片圖像的分割是識(shí)別感染類型的重要步驟，圖像分割直接影響著序列圖像處理，甚至控制著序列圖像處理的優(yōu)劣。

本研究使用Fast K-Means算法對(duì)馬鈴薯葉片圖像進(jìn)行分割。Fast K-Means聚類是對(duì)K-Means聚類的一種改進(jìn)。K-Means聚類是一種無(wú)監(jiān)督聚類算法，它基于歐氏距離確定每個(gè)聚類的均值［15］，并對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行分布。該技術(shù)根據(jù)像素灰度級(jí)和距離圖像質(zhì)心的灰度強(qiáng)度等相似性特征，將圖像中的像素劃分若干類。以下是K-Means算法的步驟：

第1步：確定所需的K個(gè)聚類數(shù)。

第2步：計(jì)算每個(gè)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)像素與聚類中心之間的歐幾里得距離。

第3步：將每個(gè)圖像中的所有像素分配到其最近的聚類中心后，計(jì)算像素的平均灰度值作為最新的聚類中心向量。

第4步：繼續(xù)訓(xùn)練每個(gè)聚類中心，直到不需要再做任何更改為止。

與現(xiàn)有的K-Means算法相比，F(xiàn)ast K-Means算法具有顯著的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樵撍惴ㄖ贫?個(gè)像素累積程序來(lái)管理傳統(tǒng)K-Means中聚類中心重訓(xùn)練問(wèn)題，并且能夠減少重訓(xùn)練圖像聚類中心所需的時(shí)間［16］。圖像數(shù)據(jù)的聚類中心是利用離散函數(shù)中統(tǒng)計(jì)直方圖水平值的增強(qiáng)K-Means方法生成。Fast K-Means聚類過(guò)程可以這樣描述：

第1步：設(shè)有K個(gè)聚類，多個(gè)聚類中有n個(gè)中心向量，ck表示聚類中心，其中k對(duì)應(yīng)一個(gè)個(gè)具體的中心向量。

第2步：確定每個(gè)級(jí)別值與聚類中心ck之間的歐氏距離，并將每個(gè)值歸屬給最近的聚類中心。準(zhǔn)確地說(shuō)，第K個(gè)聚類向量以水平值r和聚類中心ck為界的歐氏距離為d（r，ck），色標(biāo)值r分配給其最近的聚類中心ck。

第3步：計(jì)算每個(gè)聚類級(jí)別的平均值，為每個(gè)聚類創(chuàng)建一個(gè)新的聚類中心。

第4步：重復(fù)步驟1到3，直到新的聚類中心與原始圖像數(shù)據(jù)完全匹配。

圖像分割旨在將數(shù)字圖像分割成許多段。分割的目的在于識(shí)別物體或從馬鈴薯葉片的圖像中獲取信息。這個(gè)過(guò)程降低了圖像分析的復(fù)雜性。此步驟涉及發(fā)現(xiàn)圖像和對(duì)象的邊界線。為了給圖像中的每個(gè)像素分配1個(gè)標(biāo)簽，相似標(biāo)簽下的像素共享不同的特征。基于一組特征對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類的方法稱為K-Means聚類。

本研究檢測(cè)馬鈴薯病害分為3類，所以用作輸入的K為3。根據(jù)K值形成圖像片段，圖像片段代表一類特征，也指定義的一種馬鈴薯病害類別。為了比較不同顏色空間圖像分割后的差異，將RGB圖像與灰度圖像采用Fast K-Means進(jìn)行分割。分割圖像顏色越深的片段表明分割效果越顯著。由圖2可知，RGB圖像分割后差異并不明顯，正常葉對(duì)于早疫病與晚疫病的分割效果最差。相比而言，采用灰度圖像分割的效果優(yōu)于RGB圖像，由圖3可知，分割后的3類圖像都較好地表達(dá)了所屬類別的紋理差異。

1.5 特征提取

特征提取涉及到將未處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為提供分類函數(shù)富有表現(xiàn)力的描述。為了壓縮這些大尺寸圖像，對(duì)圖像進(jìn)行抽象特征的計(jì)算，即對(duì)攜帶與分類問(wèn)題相關(guān)的形狀、紋理、顏色等信息進(jìn)行量化說(shuō)明，并丟棄冗余信息［17］?；叶裙采仃嚕╣ray level cooccurrence matrix，簡(jiǎn)稱GLCM）是最常用的信息特征提取方法。

圖像分割獲得的結(jié)果是目標(biāo)感興趣的區(qū)域。因此，此步驟涉及從該首選區(qū)域中提取特征。特征提取是從圖像中檢索一組值或特征的操作。這些特征通過(guò)提供有價(jià)值的圖像信息使后續(xù)處理變得容易。發(fā)現(xiàn)馬鈴薯葉片感染最常用的特征是紋理、形態(tài)和顏色一致性向量。本研究采用GLCM對(duì)馬鈴薯病害紋理特征進(jìn)行提取。

GLCM方法是基于圖像像素灰度的空間相關(guān)性，通過(guò)研究圖像中相隔一定距離的2個(gè)像素點(diǎn)的空間相關(guān)性實(shí)現(xiàn)紋理特征的描述［18］。

設(shè)f（x，y）為大小為M×N的灰度圖像，（x1，y1）和（x2，y2）為圖像中θ方向距離為d的2個(gè)像素點(diǎn)，其中x2=x1+d×cosθ，y2=y1+d×sinθ，i，j分別表示具體的像素點(diǎn)，灰度共生矩陣的定義如式（3）所示。

上式中，${}表示集合元素個(gè)數(shù)，d表示2個(gè)像素點(diǎn)之間的距離，θ表示2個(gè)像素點(diǎn)的連線與坐標(biāo)橫軸正方向的夾角。

在實(shí)際應(yīng)用中，基于灰度共生矩陣計(jì)算的二次統(tǒng)計(jì)量通常作為紋理分析的特征量，在計(jì)算2次統(tǒng)計(jì)量之前，需要根據(jù)式（3）對(duì)灰度共生矩陣進(jìn)行歸一化處理，如式（4）所示，R表示灰度共生矩陣中所有元素的總和。

在這項(xiàng)研究中，基于歸一化概率密度p（i，j）的估計(jì)，并計(jì)算在預(yù)定義的移動(dòng)窗口內(nèi)，沿著預(yù)定義的方向和像素間距離d的統(tǒng)計(jì)空間關(guān)系的不同屬性，從GLCM計(jì)算中提取了11種常用的易于計(jì)算且相關(guān)性較低的二級(jí)統(tǒng)計(jì)值作為馬鈴薯病害的紋理特征。如式（5）～式 （15），其中Ng-1表示圖像矩陣的寬度，Mg-1表示圖像矩陣的高，包括同質(zhì)性（Homogeneity）、對(duì)比度（Contrast）、相異性（Dissimilarity）、角二階矩（ASM）、能量（Energy）、最大概率（Max）、熵（Entropy）、均值（Mean）、方差（Var）、相關(guān)性（Correlation）和逆差矩（IDM）。在本研究中，灰度級(jí)為8 bits，度量紋理窗口大小為5×5像素，選取距離d為1與2像素，方向角θ分別為0°、45°、90°、135°，計(jì)算4個(gè)灰度共生矩陣，對(duì)4個(gè)灰度共生矩陣采用式（5）～（15）計(jì)算特征值，圖4所示為得到的特征圖像。結(jié)合4個(gè)灰度共生矩陣與11類特征得到單個(gè)圖像88個(gè)紋理特征并進(jìn)行分類。

1.6 基于圖像處理的馬鈴薯病害特征分類

在圖像處理和特征提取之后，必須根據(jù)圖像的目標(biāo)特征對(duì)圖像進(jìn)行分類。圖像分類主要對(duì)應(yīng)于分類器的設(shè)計(jì)和使用。特征提取過(guò)程通常以向量的形式生成輸出。為了將此向量映射到置信度分?jǐn)?shù)，使用了分類器。根據(jù)分類目標(biāo)，將置信分?jǐn)?shù)與決定目標(biāo)物體是否出現(xiàn)的閾值進(jìn)行比較，或者將其與其他分?jǐn)?shù)進(jìn)行比較以區(qū)分物體類別。本研究描述了一些在本工作中使用的分類方法，將提取的特征分類為不同的馬鈴薯病害。在本研究的案例中，采用支持向量機(jī)（support vector machines，SVM）、K最近鄰（K-nearest neighbor，簡(jiǎn)稱KNN）與決策樹(shù)（decision trees，簡(jiǎn)稱DT）。

支持向量機(jī)：SVM是一種二元分類框架。SVM的主要目標(biāo)是建立一個(gè)超平面，因?yàn)橛?xùn)練樣本的最優(yōu)決策面包括正模式和負(fù)模式。因此，將正、負(fù)樣本隔離，最大限度地?cái)U(kuò)大2個(gè)樣本離平面的距離，提高隔離的可信度。SVM算法的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)這樣超平面，使平面2側(cè)的空白區(qū)域最大，同時(shí)保證被分類目標(biāo)的準(zhǔn)確性［19］。然而，在處理大量模式時(shí)，SVM算法可能會(huì)將多維模式空間轉(zhuǎn)換為支持線性隔離的空間。計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)較大，所以計(jì)算速度比較慢。

決策樹(shù)：決策樹(shù)是通常用于分類的框架，在圖像分類中使用監(jiān)督學(xué)習(xí)。它結(jié)合了所有類型的情況，使用樹(shù)組合進(jìn)行選擇，并在滿足所有選項(xiàng)后提供正確的解決方案［20］。決策樹(shù)由節(jié)點(diǎn)和有向邊組成。節(jié)點(diǎn)一般有2種形式：內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)描繪特征，葉節(jié)點(diǎn)表示1個(gè)類。決策樹(shù)的有向邊表示特征質(zhì)量的測(cè)試輸出。樹(shù)的數(shù)量決定了一個(gè)DT分類的準(zhǔn)確性，因此，它可以有效地對(duì)較小數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。然而，在大量數(shù)據(jù)集的情況下，分類精度較低。同時(shí)，調(diào)整決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)和提高性能也將變得更加困難。

K最近鄰：KNN是一種多功能分類器，在視覺(jué)、計(jì)算與圖形等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用［20］。它不依賴于假設(shè)，而只使用真實(shí)數(shù)據(jù)，這使得它在實(shí)際應(yīng)用中更有用。使用KNN的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它使用瞬時(shí)訓(xùn)練，這意味著只要有新的樣本數(shù)據(jù)就能寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，簡(jiǎn)而言之，它提供快速訓(xùn)練，它以查詢實(shí)例與訓(xùn)練點(diǎn)之間的最小距離為基礎(chǔ)，進(jìn)一步給出K個(gè)最近鄰。KNN是基于查詢對(duì)象的距離最小、屬性最相近的鄰居數(shù)量來(lái)分類數(shù)據(jù)的，根據(jù)距離選擇目標(biāo)的鄰居，從而選擇k-距離上和k-距離以下的鄰居。

構(gòu)建馬鈴薯病害檢測(cè)模型所使用的數(shù)據(jù)集有2個(gè)部分，即訓(xùn)練集和測(cè)試集。分類器以輸入作為訓(xùn)練集和測(cè)試集。整個(gè)數(shù)據(jù)集的比例為7 ∶3。訓(xùn)練集圖片數(shù)為2 100幅，測(cè)試集圖片數(shù)為900幅。隨機(jī)森林（random forest，簡(jiǎn)稱RF）是一種快速靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它是建立在決策樹(shù)基礎(chǔ)上的集成學(xué)習(xí)器。這種算法在決策樹(shù)的訓(xùn)練過(guò)程中引入隨機(jī)屬性的選擇，每個(gè)決策樹(shù)分類模型都有一票投票權(quán)來(lái)選擇最優(yōu)的分類結(jié)果，RF則記錄投票并表決最終結(jié)果，RF算法可用于分類和回歸。

本研究采用集成學(xué)習(xí)的思想，將SVM、KNN與RF進(jìn)行組合形成新的投票分類器，稱之為voting classifier，該分類器通過(guò)對(duì)提取的GLCM特征分類，最終輸出識(shí)別的馬鈴薯病害類別。投票分類架構(gòu)如圖5所示，首先，預(yù)處理數(shù)據(jù)集，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行灰度化處理，接著，采用Fast K-Means算法對(duì)輸入的灰度化圖像進(jìn)行分割，分割后的圖像使用GLCM算法進(jìn)行特征提取，對(duì)每一張圖像計(jì)算4個(gè)灰度共生矩陣，由于單個(gè)灰度共生矩陣共計(jì)11個(gè)特征值，所以處理后單張圖像輸出44個(gè)特征值，即1張圖像對(duì)應(yīng)1個(gè)特征向量。最后，將訓(xùn)練集所有圖像的特征向量輸入投票分類器，對(duì)特征向量創(chuàng)建2個(gè)相同的副本，投票分類器依次對(duì)SVM、KNN與RF建立3個(gè)線程處理特征向量。訓(xùn)練過(guò)程中，投票分類器對(duì)其包含的子分類器使用網(wǎng)格搜索獲取分類器的超參數(shù)，取得的最優(yōu)超參數(shù)作為所屬分類器的最終參數(shù)。為了保證單個(gè)分類器結(jié)果的有效性，投票分類器采取10折交叉驗(yàn)證，對(duì)每2個(gè)分類器輸出的結(jié)果按照序列進(jìn)行比較，由于投票分類器有3個(gè)子分類器，所以采用軟投票規(guī)則，即3個(gè)子分類器預(yù)測(cè)樣本為某一類別的概率平均值作為標(biāo)準(zhǔn)，概率最高的類別為最終的投票結(jié)果，最終結(jié)果作為識(shí)別病害的類別。

2 結(jié)果與討論

為了評(píng)價(jià)性能，計(jì)算了3個(gè)常用的指標(biāo)：準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）。分類結(jié)果分為真陽(yáng)性（TP）、假陽(yáng)性（FP）、真陰性（FN）和假陰性（TN）。在這種情況下，準(zhǔn)確率是正確預(yù)測(cè)的數(shù)量（馬鈴薯病害）與測(cè)試數(shù)據(jù)集樣本總數(shù)的比率；精確率表明該模型具有準(zhǔn)確分類馬鈴薯病害的能力；召回率反映了模型對(duì)馬鈴薯病害的檢測(cè)能力。以上3項(xiàng)指標(biāo)的取值范圍均為0～1，值高表示模型分類能力好，其定義如下：

本研究采用灰度共生矩陣算法對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取，提取的圖像紋理特征將其視為馬鈴薯病害的表征。為了更好地解釋分類器對(duì)紋理特征向量的敏感性，采用RF分類器對(duì)訓(xùn)練集特征進(jìn)行重要性對(duì)比分析。數(shù)據(jù)集組成紋理特征的命名規(guī)則為特征名稱+統(tǒng)計(jì)值+像素距離+方向角，其中統(tǒng)計(jì)操作由均值、方差、最大概率構(gòu)成。如圖6所示，GLCM相關(guān)性、對(duì)比度與同質(zhì)性特征在所有特征中排名前10，其中，單個(gè)像素方向角90°的相關(guān)性特征占有最強(qiáng)重要性，2個(gè)像素方向角40°的相關(guān)性特征占有第二重要性；前10特征重要性中，對(duì)比度特征占50%，同質(zhì)性特征占30%，相關(guān)性特征占20%。此外，90°方向角對(duì)特征重要性貢獻(xiàn)最大，135°方向角沒(méi)有出現(xiàn)，表明GLCM在135°方向角對(duì)馬鈴薯葉片病害的特征提取能力較弱。

從圖4與圖5可以看出，將分割圖像作為輸入，GLCM算法對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，提取特征采用投票分類器進(jìn)行馬鈴薯病害檢測(cè)，投票分類器是SVM、KNN和RF的組合。為了比較投票分類器的優(yōu)勢(shì)，本研究測(cè)試了SVM、KNN、RF分類器在相同數(shù)據(jù)集下的分類結(jié)果。圖7所示為投票分類模型的PR曲線，3條實(shí)線均代指病葉與正常葉，虛線為平均基準(zhǔn)參考值。由圖7可知，平均值PR曲線的面積占比為92.6%，表明投票分類模型的綜合分類性能優(yōu)異。表1至表5由精確率、召回率和準(zhǔn)確率對(duì)結(jié)果進(jìn)行比較，計(jì)算結(jié)果是早疫病、晚疫病和正常葉的分類平均值。如表4所示，投票分類器對(duì)早疫病、晚疫病和正常葉類別的準(zhǔn)確率分別為91.46%、94.21%、93.24%，晚疫病準(zhǔn)確率分別高出早疫病與正常葉2.75、0.97百分點(diǎn)，且精確率高出早疫病與正常葉1.14、1.33百分點(diǎn)，而召回率與其他2類相比降低值小于0.7百分點(diǎn)，綜合而言，投票分類器對(duì)晚疫病特征的分類能力較強(qiáng)。

投票分類器的綜合性能方面，與SVM分類器相比，準(zhǔn)確率、精確率和召回率分別提升13.83、15.21、10.88百分點(diǎn)；與KNN分類器相比，準(zhǔn)確率、精確率和召回率分別提升17.34，19.05、13.8百分點(diǎn)；與RF分類器相比，準(zhǔn)確率、精確率和召回率分別提升5.37、7.76、3.92百分點(diǎn)；準(zhǔn)確率、精確率和召回率平均提高12.18、14.00、9.53百分點(diǎn)。綜上所述，投票分類器的綜合性能提高了11.90百分點(diǎn)，優(yōu)于SVM、KNN與RF分類器。

3 結(jié)論

本研究提出了一種基于支持向量機(jī)、K最鄰近與隨機(jī)森林分類器組合的投票分類器與灰度共生矩陣相結(jié)合的方法，用于鑒別馬鈴薯早、晚疫病和正常葉圖像。紋理參數(shù)是從馬鈴薯早、晚疫病數(shù)據(jù)集中通過(guò)GLCM計(jì)算得出。為了增強(qiáng)GLCM算法提取特征的能力，通過(guò)Fast K-Means聚類算法對(duì)感染區(qū)域馬鈴薯葉片分割，在保證準(zhǔn)確分割葉片的同時(shí)提升分割速度。結(jié)果表明，使用超參數(shù)網(wǎng)格搜索結(jié)合10折交叉驗(yàn)證方法，GLCM算法提取的特征表現(xiàn)良好，準(zhǔn)確率為92.97%。試驗(yàn)結(jié)果表明，超過(guò)92%的馬鈴薯病害被診斷鑒別，與SVM、KNN、RF分類器相比，投票分類器的綜合性能提高了11.90百分點(diǎn)。在未來(lái)，計(jì)劃通過(guò)使用不同的統(tǒng)計(jì)特征和擴(kuò)充數(shù)據(jù)集來(lái)改進(jìn)馬鈴薯早、晚疫病的分類。

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