本文關(guān)鍵詞：基于葉片病斑特征的茄子褐紋病識別方法

  更多相關(guān)文章： 圖像識別 機(jī)器視覺 病害 褐紋病 判別分析 茄子

【摘要】：目前對蔬菜病害的識別方法都有一定的局限性,難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)要求。該文以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為手段,結(jié)合圖像處理與模式識別技術(shù),重點(diǎn)分析了茄子病害葉片上褐紋病病斑的顏色、形狀、紋理特征參數(shù),提出了一種基于葉片病斑特征的茄子褐紋病識別方法。根據(jù)在HSI(hue-saturation-intensity)顏色空間中葉片上病斑色調(diào)不同的特點(diǎn),利用H分量圖像提取病斑,獲取病斑圖片,然后提取每個(gè)病斑區(qū)域的12個(gè)顏色參數(shù)、11個(gè)形狀參數(shù)和8個(gè)紋理參數(shù)等共31個(gè)特征參數(shù)。再通過方差和主成分分析法選擇20個(gè)分類能力強(qiáng)的特征參數(shù)組成分類特征向量,并隨機(jī)選取35個(gè)非褐紋病病斑的特征向量與35個(gè)褐紋病病斑的特征向量組成的訓(xùn)練集,構(gòu)建Fisher判別函數(shù)對測試集進(jìn)行分類,試驗(yàn)結(jié)果表明,對茄子褐紋病的識別準(zhǔn)確率達(dá)到90%,說明該識別方法可以對茄子葉部病害進(jìn)行快速、準(zhǔn)確識別,為田間開放環(huán)境下實(shí)現(xiàn)茄子病害實(shí)時(shí)檢測提供了技術(shù)支撐。
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院;華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像識別 機(jī)器視覺 病害 褐紋病 判別分析 茄子
【基金】：國家星火計(jì)劃(2013GA780002) 廣東省自然科學(xué)基金博士啟動(S2013040015381)
【分類號】：TP391.41;S436.411
【正文快照】： 田凱,張連寬,熊美東,黃志豪,李就好.基于葉片病斑特征的茄子褐紋病識別方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(Supp.1):184-189.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.z1.026 http://www.tcsae.orgTian Kai,Zhang Liankuan,Xiong Meidong,Huang Zhihao,Li Jiuhao.Recognition of phomop

【相似文獻(xiàn)】

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4 魏縣科協(xié) 陳運(yùn)其;春季氣溫回升，注意防治茄子褐紋病[N];河北農(nóng)民報(bào);2012年

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本文編號：798394