基于改进颜色特征的小麦病害图像识别技术研究

• 作者: 刘连忠 张武 朱诚
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 小麦病害 机器视觉 图像识别 颜色特征
• 年，卷（期）: 2012,（26）
• 所属期刊栏目: 农业灾害防御
• 页码范围: 12877-12879
• 分类号: S435.12|TP391.41
• 字数: 2122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2012.26.054

摘要

[目的]介绍一种根据小麦病害图像的颜色特征进行病害识别的方法.[方法]首先对小麦叶部图像进行预处理,利用小波变换进行病害部位增强和去噪；然后基于病害部位的非绿特征进行图像分割,得到只包含病害像素的图像；对病害图像颜色进行统计,得到R、G、B分量的均值,并用相对于绿色分量的均值比作为颜色特征值；最后通过分析样本图像得到每种病害的特征值范围,利用颜色特征值对未知样本进行病害识别.[结果]采用该方法对小麦叶锈病、条锈病、白粉病进行识别,平均准确率达到98％.[结论]为小麦病害的诊断与诊治提供了理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘连忠	安徽农业大学信息与计算机学院	16	117	5.0	10.0
2	张武	安徽农业大学信息与计算机学院	42	373	12.0	18.0
3	朱诚	安徽农业大学信息与计算机学院	27	140	9.0	10.0