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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

世界上茶叶种植面积最大的国家是中国。中国的茶叶产量居世界第二，出口量居世界第三。茶叶的品质和产量受病虫害的严重影响。其中茶赤叶斑病、茶炭疽病、茶白星病、茶圆赤星病是茶叶的常发病，会借助风雨传播，使得茶叶遭受多次重复侵染，病害不断扩展蔓延。因此，对茶叶病害的快速准确识别，最大程度地减少损失，生产指导意义重大。

通过人工田间现场识别的这种方法虽然可以保证识别精度，但费力费时、主观性强，大面积、快速调查的需求很难得到满足^[1]。近年来，植物保护专家将图像处理、模式识别和光谱等^[2-4]技术应用于病害识别领域，取得了显著的效果。在这样的研究基础上，病害诊断系统的设计与开发也是植被病害识别领域的重要工作。我国农业科研人员和植物保护专家早在80年代初期就着手进行了植被病虫害智能识别系统的设计与研发，开发了基于个人计算机、个人数字助理和个人手持计算机等应用终端的智能诊断系统^[5-8]，但其专业性强、操作较为复杂，而且不能满足田间实时诊断识别的要求，因而该类系统的推广和普及有一定的难度。近年来，随着智能手机的普及，拍照像素的不断提高以及3g/4g网络的覆盖范围不断扩大，为研发操作简便的便携式植被病虫害识别系统提供了可能。

综上所述，研究和开发适合于手机终端的茶叶病虫害诊断识别系统，对茶主种植管理茶园和植物保护人员田间实时调查具有重要的现实意义。本病虫害识别系统就是本着操作简便、实时性强而设计。当茶主遇到茶叶病害时，不需要专家指导，用一个android平台的移动终端拍下病害的茶叶图片，上传图像，在服务器端就可提取图像特征并利用图像识别算法进行识别。这样的方式可以提高茶叶病虫害诊断识别系统的便捷性，有利于系统的推广。

2. 研究的基本内容

本文以开发出一款便捷、准确的茶叶病害诊断识别系统为目的，以茶叶茶赤叶斑病、茶炭疽病、茶白星病、茶圆赤星病为例，进行图像识别研究。在android客户端上提取茶叶病害图像特征值，通过http协议将病斑特征值发送至服务器。服务器接收到客户端发送的茶叶病害特征值后，提取特征数据库中茶叶病害图像特征数据，然后调用图像识别算法检索出茶叶病害种类。最后服务器将识别的结果以及茶叶病害治疗方法再通过http协议返回给android客户端。本研究的主要内容如下：

1采集茶叶病害数字图像

采集大量茶叶各类病害图像，依次平摊于白色背景上，利用手机拍摄叶片照片。拍摄中需注意光源并减少镜头的抖动。数字图像是由矩阵表示的，矩阵的一个元素就表示图像的一个像素。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2进度

4. 参考文献

[1]谢新华.小麦叶部病害识别方法研究及智能手机诊断系统研发[d].安徽:安徽大学,2016:1.

[2]陈兵旗,郭学梅,李晓华.基于图像处理的小麦病害诊断算法[j].农业机械学报,2009,40(12):190-195.

[3]田有文,王滨,唐晓明.基于纹理特征和支持向量机的玉米病害的识别[j].沈阳农业大学学报,2005,36(6):730-732.