為了及時(shí)掌握嚴(yán)重危害蔬菜生長的害蟲—黃曲條跳甲的發(fā)生狀況及其危害程度,提出了基于黃色誘捕板的黃曲條跳甲識別與計(jì)數(shù)方法.首先,采用最大類間方差法（OTSU）獲得圖像的黃色誘捕板區(qū)域.在黃色誘捕板上以連通區(qū)域面積閾值獲得候選區(qū)域,并對候選區(qū)采用OTSU算法、顏色平滑算法和主動輪廓模型進(jìn)行目標(biāo)圖像分割.在此基礎(chǔ)上,對候選區(qū)域提取顏色特征、紋理特征和幾何特征,并采用支持向量機(jī)的方法,對黃曲條跳甲進(jìn)行識別和計(jì)數(shù).所提出的基于黃色誘捕板的黃曲條跳甲識別與計(jì)數(shù)方法的準(zhǔn)確率、精確率和召回率分別為88.16%,92.00%和81.56%,達(dá)到了及時(shí)獲得黃曲條跳甲災(zāi)情的目標(biāo). 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 圖像采集
    1.2 方法
        1.2.1 背景去除
        1.2.2 候選區(qū)域分割
        1.2.3 圖像的特征參數(shù)提取
        1.2.4 基于支持向量機(jī)的黃曲條跳甲識別方法
2 結(jié)果與分析
3 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于離散余弦變換和區(qū)域生長的白粉虱圖像分割算法[J]. 張水發(fā),王開義,劉忠強(qiáng),楊鋒,王志彬.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2013(17)
[2]主動輪廓線模型(蛇模型)綜述[J]. 李培華,張?zhí)镂?  軟件學(xué)報(bào). 2000(06)



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