基于病斑形状和神经网络的黄瓜病害识别

• 作者: 吉海彦 贾建楠
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 病害 识别 神经网络 病斑形状 黄瓜
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 页码范围: 115-121
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.z1.017

摘要

为了研究基于图像处理的黄瓜病害识别方法,试验中采集了黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片进行图像研究.在黄瓜病斑的图像分割方面,尝试了边缘检测法和最大类间方差法进行图像处理.边缘检测法提取出来的病态部位轮廓不是很完整,而利用最大类间方差法的图像分割效果较好.试验中提取了10个形状特征,选取黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病叶片的各50个样本,其中每个病害的前30个样本,共计60个样本作为训练样本输入神经网络,对2种黄瓜病害叶片的后20个样本,共计40个样本进行测试,正确识别率达到了100%,说明通过病斑形状和神经网络进行黄瓜细菌性角斑病和黄瓜霜霉病的识别是可行的.