【摘要】：基于局部二值模式(LBP)算子在模式識(shí)別中直方圖維數(shù)高、判別能力差、具有冗余信息等缺點(diǎn),針對(duì)作物病害葉片圖像的特點(diǎn),提出一種自適應(yīng)中心對(duì)稱局部二值模式(Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP)算法,并應(yīng)用于作物病害識(shí)別。該算法能夠得到光照和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理特征,利用模糊C均值聚類算法對(duì)病害葉片圖像進(jìn)行分割,再將分割后的病斑圖像進(jìn)行分塊,然后采用自適應(yīng)閾值提取每個(gè)子塊的ACSLBP紋理直方圖,結(jié)合作物病害葉片圖像的顏色特征,利用最近鄰分類器識(shí)別作物病害。在黃瓜4種常見病害葉片圖像數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行試驗(yàn),平均識(shí)別率高達(dá)95%以上,表明該方法是有效可行的。
[Abstract]:Based on the shortcomings of local binary pattern (LBP) operator in pattern recognition, such as high histogram dimension, poor discriminant ability and redundant information, this paper aims at the characteristics of crop disease leaf image. An adaptive centrosymmetric local binary pattern (Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP) algorithm is proposed and applied to crop disease identification. The algorithm can obtain the invariant texture features of illumination and rotation. The fuzzy C-means clustering algorithm is used to segment the diseased leaf image, and then the segmented disease spot image is segmented. Then adaptive threshold is used to extract the ACSLBP texture histogram of each sub-block and combined with the color feature of the leaf image of crop disease the nearest neighbor classifier is used to identify the crop disease. The experiment was carried out on the leaf image database of four common diseases of cucumber, and the average recognition rate was over 95%, which indicated that the method was effective and feasible.
【作者單位】： 西京學(xué)院工程技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61473237) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2014JM2-6096)
【分類號(hào)】：TP391.41;S431

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本文編號(hào)：2300249