基于图像处理的作物病害自动识别系统的研究

被引:19
作者
刘君 [1 ]
王振中 [1 ]
李宝聚 [2 ]
郇中丹 [1 ]
黄海洋 [1 ]
机构
[1] 不详
[2] 北京师范大学数学科学学院数学与复杂系统教育部重点实验室
[3] 不详
[4] 中国农业科学院蔬菜花卉研究所
[5] 不详
关键词
叶部病害; 自动识别; 图像分割; EM算法; 水平集方法;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为了实现对作物病害检测与防治的自动化,构建了一个基于叶片病斑图像处理的计算机诊断系统,以实现作物叶部病害的自动识别。该系统依据作物病叶颜色差异,用EM算法和偏微分方程水平集模型等图像分割算法,从图像中获取完整准确的病斑;然后提取病斑的颜色、形状和纹理特征,运用主成分分析方法对数据进行降维处理;最后采用神经网络和支持向量机方法对这些特征进行学习与分类,以及病害识别。系统已试用于黄瓜、番茄等园艺作物叶部病害的自动诊断与识别,其优点是自动化程度高,识别准确率在一定条件下较好。
引用
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页码:154 / 158+180 +180
页数:6
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