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基于图像融合特征的番茄叶部病害的识别
被引量：
24
1
作者
郭小清
范涛杰
舒欣
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期212-217,224,共7页
为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计...
为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计的均值、对比度和熵3维特征作为纹理特征,融合7维特征向量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,用粒子群算法(PSO)优化SVM模型参数。试验结果表明,融合灰度差分统计与H分量4维特征的病害识别模型准确率可达90%。
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关键词
番茄叶部病害
识别
H分量
灰度差分统计
粒子群算法
支持向量机
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职称材料
题名
基于图像融合特征的番茄叶部病害的识别
被引量：
24
1
作者
郭小清
范涛杰
舒欣
机构
南京农业大学信息科技学院
出处
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期212-217,224,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61602248)
中央高校基本业务费项目(KYZ201547)
文摘
为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计的均值、对比度和熵3维特征作为纹理特征,融合7维特征向量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,用粒子群算法(PSO)优化SVM模型参数。试验结果表明,融合灰度差分统计与H分量4维特征的病害识别模型准确率可达90%。
关键词
番茄叶部病害
识别
H分量
灰度差分统计
粒子群算法
支持向量机
Keywords
tomato leaf disease
recognition
H component
gray difference statistics
particle swarm optimization(PSO)
support vector machine(SVM)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像融合特征的番茄叶部病害的识别
郭小清
范涛杰
舒欣
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
24
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