数字图像处理技术在农业上的应用及发展

程铁生

数字图像处理技术在农业上的应用及发展

程铁生

（荆楚理工学院湖北荆门448000）

随着互联网思维与网络技术的发展，数字图像处理技术被广泛运用在了生产生活的各个方面，特别在农业领域，图像技术不但促进了农业生产技术化，也极大地提高了农业生产效率，对此，文章探讨了数字图像处理技术在农业领域的应用现状与未来发展，对发展科技化新农业产业的研究有着重要意义。

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计算机设备性能的提升日新月异，数字图像捕获及处理技术依托于此亦高速发展，在原有技术的基础上取得了巨大的技术进步，如今，数字图像处理技术被广泛运用到了农业工程、医学工程、生物工程以及通讯工程等各个领域，研究数字图像处理技术，利用技术发展优势，推动社会生产进步，为社会生活带来更加便捷的生活方式。

1 数字图像处理技术的发展

1.1 数字图像处理技术的概念

早在20世纪60年代，数字图像处理技术已然正式成为一门学科进入人们视野，相较于对语言文字的处理，对图像的处理分析技术更为复杂，主要过程就是对图像增强、分割、复原、编码以及压缩，进而呈现图像信息，以满足对图像的多元化需求。

1.2 数字图像处理技术的特点与运用

图像是很直观与主观的信息再现形式，人类主观评价对于图像技术的推动影响巨大，人们亟需从图像中获取哪些讯息，数字图像处理技术便会自主向该方面进行技术研发；再者，图像处理技术依托于良好的硬件设施，对计算机的运算速度与内存大小要求较高，在进行图像二维数据时，计算机性能成为数字图像处理技术施展的基础；最后，比起文字处理，图像处理技术更多维，无论是图像像素还是可压缩性都是在处理图像中需要纳入考虑的点。

图像数据处理技术在现代社会的运用非常广泛，以在医学上的运用为例，我们常见的彩超、胸透等仪器来输出X光图像、心电分析以及超声波图都是以图像为主，医生通过图像诊断病情，确保诊断结果更加准确，方便开展针对性治疗；在通讯工程中，电视画面的呈现的过程是由发出影响信息的端口进行图像信息进行编码压缩处理，通过数据传输后再次进行转化，数据出现在电视以及网络上时便为图像画面。

2 农业中运用的数字图像处理技术现状与发展

2.1 数字图像处理技术再农业中的应用

2.1.1 产品收获中的数字图像处理

受光照、土壤、种子质量等多方面因素的影响，农产品果实成熟时点不尽相同，如若在果实采集过程中精准定位，准确地捕捉成熟果实定位，为采集过程提供参数，能极大地促进采集环节的顺利进行，故在农产品收获过程中对作物的图像检测，自动识别筛选成熟果实的图像处理技术显得尤为重要，为满足此项需求，不少研发单位研制自动采摘识别仪器来优化成长采收流程（见图1），数字图像处理技术难题在其中主要提现在以下两方面：① 准确定位成熟农作物，仪器捕捉成像，室外作业通常受天气因素限制，无论是阳光充裕的晴天，还是小雨绵绵的阴天，对仪器采像灵活便提出了要求，在此类常态天气情况下仪器处理图像的成功率都是目前技术需要攻克的难题，避免外部光源的干扰，对农作物轮廓捕捉成功率提高，在技术上有更进一步的要求；②区分障碍物，采摘仪器在运行过程中通过颜色识别技术区分果实和其他事物，而市面上大多数水果果实颜色鲜艳，仪器辨认技术需求较为简单，涉及颜色较深不易与枝干区分的部分则要获得更高水准的技术支持，在识别时对仪器数字图像处理要求能够将同色系色块作更加细腻的区分。

图1

2.1.2 识别农作物颜色

颜色是最容易给农作物品质分级的外表特征，通过数字图像技术采集以及分析颜色性状成为区分作物是否优质的一道检测机制，以检测玉米品质为例，分析玉米粒颜色饱和度以及感光度等多个图像指标，可以作为玉米粒甜度、细腻度的质量分级标准，为玉米质检系统化规范化发展奠定了理论基础。通过视觉效果系统自动识别作物表面色彩，所识别的色彩精细化程度越高，对后期大数据匹配分析的精确度提升越强，但在此过程中，色度并数字非图像中唯一反应出来的衡量因素，其中反应出来的色彩通透性、光影饱和度等都可以成为数字图像上反馈的变量对象，在实例中，李庆中老师就通过此原理编制了苹果颜色自动分级系统，该系统能够在相同的检测时段内取得对象四面的可见光以及红外光谱的汇集信息，特征参数为7个频度的平均数值，借助bp-神经网络进行识别，将精准度提高到了90 %。

2.1.3 监测农作物形状与尺寸，识别缺陷损伤作物。

技术的突破使得数字图像不再拘泥于静态图像，对图像的处理技术运用在动态图像中使得对农产品生长监测有着深远的影响。作物长势是每个农业种植者时刻关注的重要因素，作物的关键生长节点决定着最终收成的好坏，这就需要农产品种植者利用技术手段来进行这一生产活动，其中数字图像处理技术能够很好得做到这一点：监控仪器保持全天记录候作物长势情况，作物形状和大小被及时录入图像系统（见图表2），遥感技术对阈值外的数值保持警惕，时刻提醒种植人员作物种植环境变化，亦利于后期人员回顾、总结种植经验。我国在1998年已经建立了国家级农情监测系统，主要就会依托于数字图像处理技术和遥感监测技术。

图表2

玉米粒颜色略带红色的黄玉米种皮为白色，包括略带淡黄色或粉红色外观乌黑发亮 玉米种类黄玉米白玉米黑玉米

传统检查作物病害方式为人工手查法，该手段所耗费的人力资源巨大，且花费的时间较长，统计反馈数据不能及时更新，基于数字图像处理技术的现代化仪器的研发，识别缺陷作物的及时性与准确性得到大幅提升，我国技术学者利用人工神经网络技术与图像处理技术实现了青菜叶部的病虫监测，在实验过程中，该技术的识别精准度能够达到96 %，实验的数据表明作物图像经技术化手段处理后能够明显得突出病斑部分，对于病变的部位、大小以及其他性状能够呈现得更为直观。

2.2 未来数字图像处理技术在农业中的发展

软件硬件同步发展，计算机硬件设施是数字图像处理技术发展的基础，更高清晰度、更高传输速度和多维化成像是未来数字图像处理技术的追求，只有硬件系统的提高才能满足软件系统的发展，这就需要计算机处理速度要快，数据转化率要提高，成像才能更精确；二维图像已经不能满足当前的现实需要，三维成像技术在医学、计算机领域已经有初步进展，这一技术同样适用于农业发展，将三维图像广泛应用于农业，将利于农业实际操作，虚拟农业将农业科学与信息技术相结合，开辟了农业信息技术研究和应用的新领域，增加农业生产人员用户体验，这将会是之后农业信息发展的重要方向。

3 小结

数字图像处理技术被广泛地运用在了农业的方方面面，对实现农业水平现代化有着重要意义，该技术不是被运用在哪一个环节，而是始终贯穿在农业种植整个过程，对作物生长、病变虫害、果实收获等方面都能实时进行监测和分析，但目前看来我国数字图像处理技术在农业上的应用起步较晚，这需要加紧对农业与科学技术结合的双向人才培养以及对农业现代化农业项目理论水平与实验水平的重点关注，进而使我国在农业技术上跻身技术强国之列。

[1]袁长斌.数字图像处理技术的发展现状与发展趋势探析[J].电子技术与软件工程,2016(02):83.

[2]李冬,薛龄季轩,姜珊,等.数字图像处理技术在农业上的应用及发展前景[J].黑龙江科技信息,2016(30):165-166.

[3]景学红.数字图像处理技术发展的趋势分析[J].数字通信世界,2019(06)32-33.

[4]解睿.数字图像处理技术的发展现状问题研究[J].数字通信世界,2019(06):130.

程铁生（1996- ），男，汉族，湖北大冶人，本科在读，研究方向：数字图像处理。

S126

C

2095-1205(2019)09-68-02

10.3969/j.issn.2095-1205.2019.09.38