基于手机拍摄图像分析的苹果病害识别技术研究

被引：20

作者：

李宗儒 ^{[1
]}

何东健 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北农林科技大学信息工程学院

[2] 西北农林科技大学机械与电子工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2010年 / 31卷 / 13期

关键词：

苹果; 病害识别; 图像分析; 图像特征; 神经网络;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2010.13.027

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为提高用低分辨率图像识别苹果病害的准确率,建立了完整的预处理流程,用类间方差阈值分割法和形态学运算等方法抽取图像的病态部位。根据病斑形状及Hu不变矩提取病斑的形状特征,提取病斑的H方差结合H-S直方图特征作为病斑的颜色特征,用计盒维数法提取病斑纹理特征。在对特征进行优选的基础上,构建BP神经网络病害识别模型。识别实验结果表明,用优选的8个特征和BP神经网络模型对5种病害的平均正确识别率达92.6%,可有效识别苹果病害。

引用

页码：3051 / 3053+3095 +3095

页数：4

共 10 条

[1] 运动模糊不变量研究 [J].