本文關(guān)鍵詞： 圖像分割 支持向量機 粒子群 缺素　出處：《液晶與顯示》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了實現(xiàn)對田間水稻缺素的精準(zhǔn)識別,構(gòu)建一個圖像識別系統(tǒng)。對該系統(tǒng)所采用的圖像采集、圖像分割、基于支持向量機圖像分類等算法進(jìn)行研究。首先,根據(jù)田間水稻的缺素現(xiàn)象進(jìn)行圖像采集和處理。然后提取圖像與氮元素相關(guān)的顏色特征。在分析比較SVM算法對圖像分割的基礎(chǔ)上,提出一種基于改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行SVM參數(shù)優(yōu)化算法模型(即IPSO-SVM)。最后,對實驗進(jìn)行設(shè)置,對算法模型與其他算法進(jìn)行測試對比。實驗結(jié)果表明:對水稻缺素診斷的準(zhǔn)確率達(dá)到95.45%,基本滿足田間水稻缺素的科學(xué)診斷要求。
[Abstract]:In order to realize the accurate recognition of rice deficiency in the field, an image recognition system is constructed. The algorithms of image acquisition, image segmentation and image classification based on support vector machine are studied in this system. According to the phenomenon of rice deficiency in the field, the image is collected and processed. Then, the color features of the image related to nitrogen element are extracted. Based on the analysis and comparison of the SVM algorithm for image segmentation, An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm model for SVM parameter optimization (IPSO-SVMN) is proposed. Finally, the experiment is set up. The experimental results show that the accuracy of diagnosis of rice deficiency is 95.45%, which basically meets the requirement of scientific diagnosis of rice deficiency in the field.
【作者單位】： 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院;長春理工大學(xué)光電信息學(xué)院信息工程分院;長春師范大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61101155) 吉林省自然科學(xué)基金(No.20140101184JC) 長春市科技計劃資助項目(No.2012091) 吉發(fā)改高技(No.2014817) 吉林省教育廳(No.2016392)~~
【分類號】：TP18;TP391.41

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