基于纹理特征和支持向量机的葡萄病害的识别

• 作者: 田有文
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 医学
• 关键词: 支持向量机 葡萄病害 色度矩 纹理图像
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 控制理论
• 页码范围: 1486-1488
• 页数: 3页
• 分类号: R4
• 字数: 2325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2005.08.281

摘要

针对葡萄病害彩色纹理图像的特点,提出一种将支持向量机和色度矩分析应用于葡萄病害识别的方法.首先利用色度矩提取葡萄病害叶片纹理图像的特征向量,然后将支持向量机分类方法应用于病害的识别.葡萄病害纹理图像识别实验结果表明,利用色度矩提取病害彩色纹理图像特征简便、快捷、分类效果好;支持向量机分类方法对于病害分类训练样本较少时,具有良好的分类能力和泛化能力,适合于葡萄病害的分类.不同分类核函数的相互比较分析表明,径向基核函数最适合于葡萄病害的分类识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田有文	沈阳农业大学信息与电气工程学院	68	945	17.0	29.0