基于支持向量机的黄瓜叶部病害的识别研究
2014-09-05分类号:TP391.41
【部门】沈阳农业大学信息与电气工程学院 东北大学信息科学与技术学院
【摘要】为了减少黄瓜叶部病害给农业生产者带来的损失,提高病害的识别率和精度,提出一种基于支持向量机的复杂背景下的黄瓜叶部病害的识别方法。采用K-均值聚类算法和LOG算子等理论,并提出一种基于超像素(super pixel)和形状上下文(shape context)的复杂背景下的黄瓜叶片图像分割算法,将黄瓜病害叶片从复杂背景中成功地分离出来;采用分水岭等算法将病斑从黄瓜病害叶片中分割出来;再根据病斑的特点,分别为黄瓜白粉病和霜霉病提取了颜色、形状、纹理3个方面的比较典型的特征参数;分别建立了黄瓜叶片白粉病检测器和黄瓜叶片霜霉病检测器,将黄瓜叶片病害检测器分为2部分,第1部分为病斑检测器,第2部分是根据病...
【关键词】黄瓜叶部病害 支持向量机 图像分割 特征提取 病害 识别
【基金】国家自然科学基金项目(61202258); 辽宁省科学事业公益研究基金项目(2012005015)
【所属期刊栏目】沈阳农业大学学报
文献传递