基于颜色特征和支持向量机的黄瓜叶部病害识别

• 作者: 唐少先 李旺 陈荣
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 模式识别 支持向量机 黄瓜病害 颜色特征
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 73-75
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2848字
• 语种: 中文

摘要

针对黄瓜常见叶部病斑图像的颜色特点，提出了将支持向量机（ Support Vector Machine ， SVM ）应用于黄瓜叶部病害识别中。首先，选择HSI 颜色系统作为图像特征提取的颜色空间，以减少光照强度对获取图像时的影响；然后，利用支持向量机进行叶部病害的识别。不同核函数的结果比较分析表明：径向基核函数对黄瓜叶部病害的识别率最高，最适于黄瓜霜霉病、角斑病和白粉病的分类识别；支持向量机识别方法在病害识别时训练样本少，具有很好的分类性能和泛化能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐少先	湖南农业大学信息科学技术学院	14	46	4.0	6.0
2	李旺	湖南农业大学信息科学技术学院	5	62	3.0	5.0
3	陈荣	湖南农业大学信息科学技术学院	3	26	2.0	3.0