基于图像分析的橘科植物病害识别技术

• 作者: 濮永仙
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 植物病害 图像分割 特征提取 支持向量机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 页码范围: 158-162
• 字数: 4053字
• 语种: 中文

摘要

为实现橘科植物病害的计算机识别和病害程度的科学评价,提出通过分析病害图像,自动提取有效特征,设计分类器模型识别的方法.深入研究了怎样对病害图像进行自动增强处理、病斑分割、特征提取,以及怎样构建分类器模型等技术.最后以常见也容易混淆的五种柠檬病害为例,提取其病斑色调、纹理、形态三种特征向量,分别采用支持向量机和BP神经网络进行训练、测试.实验结果表明,该方法能很好识别植物病害类别,为科学防治和病害危害程度评价提供科学依据.