本发明属于蔬菜病害预测，具体而言，涉及一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统。
背景技术：
1、在大面积蔬菜种植场景中，采用无人机等设备高空拍摄植株图像，并基于图像处理技术开展病虫害监测，已成为当前的重要技术手段。但由于实际应用中存在以下问题，导致监测效果难以达到预期：
2、大面积拍摄过程中，由于蔬菜姿态各异，无法保证每一棵蔬菜的所有部位都清晰入镜，存在图像模糊区域。
3、受限于无人机巡航速度等因素，部分飞行过程中拍摄图像清晰度会受到影响。
4、上述原因导致最终获得的原始图像中，部分蔬菜或图像区域存在清晰度不足的情况。
5、在后续通过图像处理算法计算病虫害分布时，清晰度不足的区域将导致计算结果误差增加，降低最终输出的病害分布图准确性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，能够解决图像采集过程中无法得到每一棵蔬菜的高清图像从而导致蔬菜病虫害检测结果不准确的问题。
2、本发明是这样实现的：
3、本发明的第一方面提供一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其中，包括以下步骤：
4、s01、根据随机采摘的百棵以上待预测种类的病虫害影响的待预测种类的蔬菜，获取所述蔬菜的多个角度的高清图像，记为第一图像集；其中，所述病虫害为病害或虫害；
5、s02、对于所述第一图像集中每个图像，根据颜色变化或形状变化对图像进行分割，得到分割图像集；
6、s03、对于分割图像集，根据颜色变化度或形状变化度，确定所述分割图像对应的病虫害影响率；
7、s04、整合每一棵蔬菜的全部分割图像，计算所述蔬菜的病虫害影响率，记为蔬菜病虫害指数；
8、s05、针对每一棵蔬菜，将其对应的多个角度的图像进行压缩处理，得到系列分辨率的蔬菜相同分辨率下的图像特征集进行训练，得到蔬菜病虫害模型；
9、s07、获取待分析区域的无人机拍摄的蔬菜图像集，对所述蔬菜图像集中的每个图片进行分辨率分割，得到多个分割图像，记为第二图像集，其中每个分割图像对应一个子区域；
10、s08、采用所述蔬菜病虫害模型对所述第二图像集中的每个分割图像进行计算，得到每个分割图像对应的子区域病虫害指数；
11、s09、在所述待分析区域的平面图上，根据得到的每个分割图像对应的子区域病虫害指数进行标记，得到第一病虫害指数平面图；
12、s10、对所述第一病虫害指数平面图，采用贝叶斯算法进行分析，筛选出病虫害指数不符合规律的多个子区域作为非规律区域；
13、s11、获取所述非规律区域的高清图像，并采用所述蔬菜病虫害模型对所述非规律区域的高清图像进行计算，得到所述非规律区域对应的病虫害指数；
14、s12、将得到的所述非规律区域对应的病虫害指数对所述第一病虫害指数平面图进行更新，得到第二病虫害指数平面图，并输出给工作人员。
15、在上述技术方案的基础上，本发明的一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统还可以做如下改进：
16、其中，所述步骤s02中，所述根据颜色变化分割图片，具体包括以下步骤：
17、计算图片的hsv直方图，确定图片的主要颜色组成部分；
18、去除图片的主要背景色，留下与背景色不同的区域作为候选病变区域；
19、所述根据形状变化对图像进行分割，具体包括以下步骤：
20、采用canny检测样品植株的边缘；
21、去除所述样品植株的边缘，将留下的内部形状不同的区域作为候选病变区域。
22、采用上述改进方案的有益效果为：对样品图片进行预处理，提取出病变区域。
23、进一步的，所述步骤s03中，具体包括以下步骤：
24、计算分割图像的平均hue值，与健康植株的hue参考值比较，得到颜色变化程度；
25、计算分割图像中病变区域像素占总像素的比例，作为形状变化程度；
26、综合所述颜色变化程度和所述形状变化程度，得到所述分割图像对应的病虫害影响率。
27、采用上述改进方案的有益效果为：评估每张分割图片中的病变程度。
28、进一步的，所述步骤s05中，具体包括以下步骤：
29、首先对每一棵蔬菜样品的多个角度原始图像进行图像金字塔处理，得到从高分辨率到低分辨率的图像金字塔；
30、然后从图像金字塔预先设定的采样间隔进行采样，获得不同分辨率的图像。
31、采用上述改进方案的有益效果为：生成不同分辨率的图像，为模型训练提供多样性数据。
32、进一步的，所述步骤s07中，具体包括以下步骤：
33、采集待检测区域的图像，构成蔬菜图像集；
34、将所述蔬菜图像集中的每一个图像进行分辨率切割，切割为多个分割图像，记为第二图像集。
35、采用上述改进方案的有益效果为：对新图像进行分片处理。
36、进一步的，所述步骤s08中，具体包括以下步骤：
37、提取所述第二图像集中的所述分割图像的图像特征；
38、将所述图像特征输入所述蔬菜病虫害模型，得到病虫害概率，即病虫害指数。
39、采用上述改进方案的有益效果为：预测每个子区域的病变指数。
40、进一步的，所述步骤s09中，具体包括以下步骤：
41、首先根据所有分割图像的位置信息，在待检测区域的平面图上还原出分割图像的分布；
42、然后，在每个分割图像所在的子区域，用颜色深度表示该分割图像的预测病虫害指数；
43、在平面图上标记出各个子区域的病虫害预测结果，生成第一病虫害指数平面图。
44、采用上述改进方案的有益效果为：本步骤的目的是生成病害分布图。
45、进一步的，所述步骤s10具体包括以下步骤：
46、首先计算第一病虫害指数平面图中每个子区域的病害指数值，构建特征向量；
47、然后，基于病害扩散特征，设计贝叶斯网络结构，输入所述特征向量，输出每个子区域的病害索引合规性概率；
48、设置阈值，概率低于阈值的子区域即为非规律区域，其中，阈值设置为0.7；
49、最后，从平面图中筛选出所有非规律子区域，输出非规律区域的位置信息。
50、本步骤的目的是检测病害分布图中的非规律区域；
51、贝叶斯网络通过计算病害分布之间的条件依赖关系，可以有效判断病害扩散的合理性。
52、本发明的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行上述的一种蔬菜病害分布图制作方法。
53、本发明的第三方面提供一种蔬菜病害分布图制作系统，其中，包含上述的计算机可读存储介质。
54、为解决上述背景技术中存在的蔬菜图像清晰度不均匀导致病害计算不准确的技术问题，本发明提出了以下技术效果：
55、在图像分割过程中，区分清晰和不清晰区域，确保后续处理使用清晰图像；
56、对于清晰度不足的图像区域，使用超分辨等算法进行图像增强和补偿；
57、在特征提取时，根据区域清晰度设置权重，降低清晰度差异对结果的影响；
58、在病害计算结果汇总时，考虑清晰度因素对不同区域进行加权融合；
59、最终输出的病害分布图能够准确反映实际病情分布情况。
60、系统框架简单可靠，能够有效解决由于图像清晰度不同导致的监测效果降低问题。
1.一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其特征在于，所述步骤s02中，根据颜色变化分割图片，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其特征在于，所述步骤s03中，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其特征在于，所述步骤s05中，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其特征在于，所述步骤s07中，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其特征在于，所述步骤s08中，具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其特征在于，所述步骤s09中，具体包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种蔬菜病害分布图制作方法、介质及系统，其特征在于，所述步骤s10具体包括以下步骤：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行权利要求1-8任一项所述的一种蔬菜病害分布图制作方法。
10.一种蔬菜病害分布图制作系统，其特征在于，包含权利要求9所述的计算机可读存储介质。
