基于图像处理的温室大棚中番茄的病害识别

• 作者: 柴洋 王向东
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 模式识别 病害检测 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与仿真
• 页码范围: 83-89
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4218字
• 语种: 中文

摘要

为了准确有效判定温室大棚中番茄病害,利用图像处理和模式识别技术对其(早疫病、晚疫病、叶霉病)进行识别.经过图像预处理后将叶片病害部位颜色及形状特征提取出来,并通过实验的方法,选取确定了5种显著性较大的特征用于研究,根据最后选取的特征值(颜色特征u,v；形状特征:圆度、复杂度、伸长度)采用贝叶斯判别法对番茄病害进行识别.取每种病害各40组数据进行实验,结果表明早疫病、晚疫病识别率达到92％,叶霉病识别率达到96％.研究表明该方法能对番茄病害进行有效的识别,并有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王向东	沈阳工业大学信息科学与工程学院	55	469	11.0	19.0
2	柴洋	沈阳工业大学信息科学与工程学院	1	29	1.0	1.0