تشخیص بیماری بلاست گیاه برنج در شرایط محیطی مختلف با استفاده از تکنیک پردازش تصویر

هدف از این تحقیق ارزیابی تکنیک پردازش تصویر در تشخیص بیماری بلاست گیاه برنج در شرایط مزرعه­ای و کنترل­شده می­باشد. با استفاده از نرم­افزار Matlab، تصاویر تهیه شده از شرایط مزرعه­ای و کنترل شده، در سه فضای رنگی RGB، HSI و LAB پردازش شدند. پس از حذف پس­زمینه در فضاهای رنگی RGB، HSI و LAB به تشخیص لکه­های بیماری روی برگ گیاه برنج پرداخته شد. در فضای رنگی RGB با استفاده از تفریق آرایه­ها بصورت آزمون و خطا لکه­های بلاست روی برگ از بقیه پیکسل­های تصویر تفکیک شد. در فضای رنگی HSI از Hue استفاده شد؛ چون این مولفه مستقل از تغییرات شدت نور بود، شناسایی لکه بلاست نسبت به مولفه­های S و I  با دقت بالاتری انجام شد. در فضای رنگی LAB از الگوریتم خوشه­بندی Kmeans برای بخش­بندی تصاویر در سه خوشه استفاده گردید و پس از برچسب گذاری تصویر لکه­های بیماری بلاست در یک خوشه مستقل نمایش داده شد. در پایان جهت تعیین میزان کارایی الگوریتم­های طراحی شده در سه فضای رنگی، فاکتور حساسیت، ویژگی و دقت کل بر اساس ماتریس اغتشاش برای ۵۰۰ نمونه تصویر تست شد. در شرایط مزرعه­ای و کنترل شده، بالاترین دقت در تشخیص لکه بلاست در فضای رنگی LAB حاصل شد که به ترتیب ۹۴ و ۹۸ درصد بود. به­طورکلی نتایج به­دست آمده نشان داد که روش پردازش تصویر می­تواند برای تشخیص بیماری بلاست گیاه برنج بکار رود.

Keywords:

Rice , Disease detection , Image processing , Color space , برنج , تشخیص بیماری , پردازش تصویر , فضای رنگی.