基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法

被引：83

作者：

田凯 ^{[1
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张连宽 ^{[2
]}

熊美东 ^{[1
]}

黄志豪 ^{[1
]}

李就好 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南农业大学水利与土木工程学院

[2] 华南农业大学数学与信息学院

来源：

农业工程学报 | 2016年 / 32(S1)卷 / S1期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

图像识别; 机器视觉; 病害; 褐纹病; 判别分析; 茄子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; S436.411 [茄子病虫害];

学科分类号：

090401 [植物病理学];

摘要：

目前对蔬菜病害的识别方法都有一定的局限性,难以满足现代农业要求。该文以计算机视觉技术为手段,结合图像处理与模式识别技术,重点分析了茄子病害叶片上褐纹病病斑的颜色、形状、纹理特征参数,提出了一种基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法。根据在HSI(hue-saturation-intensity)颜色空间中叶片上病斑色调不同的特点,利用H分量图像提取病斑,获取病斑图片,然后提取每个病斑区域的12个颜色参数、11个形状参数和8个纹理参数等共31个特征参数。再通过方差和主成分分析法选择20个分类能力强的特征参数组成分类特征向量,并随机选取35个非褐纹病病斑的特征向量与35个褐纹病病斑的特征向量组成的训练集,构建Fisher判别函数对测试集进行分类,试验结果表明,对茄子褐纹病的识别准确率达到90%,说明该识别方法可以对茄子叶部病害进行快速、准确识别,为田间开放环境下实现茄子病害实时检测提供了技术支撑。

引用

页码：184 / 189

页数：6

共 23 条

[1]

基于图像处理的玉米叶部病害识别研究 [D].