标题
  • 标题
  • 作者
  • 关键词

基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究

2014-03-17分类号:TP391.41

【作者】刘涛  仲晓春  孙成明  郭文善  陈瑛瑛  孙娟  
【部门】扬州大学农学院/江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点  中国农业科学院农业信息研究所  
【摘要】【目的】文章重点分析了病健交界特征参数、病害识别流程对提高病害识别准确率的影响。实现水稻叶部15种主要病害的准确识别,尤其是相似病害的判断。【方法】(1)病斑图像获取:水稻叶部病害图像来源包括水稻大田、病害图册和病害数据库,文中选用改进的mean shift图像分割算法提取病叶图像中的病斑并根据相关方程获取病斑特征信息。(2)特征参数的选择与设计:首先选取一至三阶颜色矩和颜色直方图作为病害的颜色特征参数,选取球状性、偏心率和不变矩作为病斑的形状特征参数,选取角二阶矩、对比度和相关作为病斑的纹理特征参数;然后针对相似病斑误报率高的问题提出一种病健交界特征参数,通过病斑内部、边缘和外围颜色上的差异...
【关键词】水稻病害  计算机视觉  图像处理  病健交界  均值漂移  支持向量机
【基金】江苏高校优势学科建设工程资助项目(2011-05); 江苏省农业三新工程资助项目(SXGC[2012]399)
【所属期刊栏目】中国农业科学
文献传递