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基于颜色特征和支持向量机的黄瓜叶部病害识别
被引:33
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李旺
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
唐少先
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陈荣
机构
:
[1]
湖南农业大学信息科学技术学院
来源
:
农机化研究
|
2014年
/ 01期
关键词
:
图像处理;
模式识别;
支持向量机;
黄瓜病害;
颜色特征;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
摘要
:
针对黄瓜常见叶部病斑图像的颜色特点,提出了将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)应用于黄瓜叶部病害识别中。首先,选择HSI颜色系统作为图像特征提取的颜色空间,以减少光照强度对获取图像时的影响;然后,利用支持向量机进行叶部病害的识别。不同核函数的结果比较分析表明:径向基核函数对黄瓜叶部病害的识别率最高,最适于黄瓜霜霉病、角斑病和白粉病的分类识别;支持向量机识别方法在病害识别时训练样本少,具有很好的分类性能和泛化能力。
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页数:3
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