小麦叶部常见病害特征提取及识别技术研究

• 作者: 何东健 张宏鸣 牛晓静 王美丽 赵建邦
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小麦病害 特征提取 图像识别
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 154-157
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 3582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0316

摘要

选取小麦叶部常见病害图像，利用图像处理技术进行病害种类的识别。将图像由RGB彩色空间转换到HSV颜色空间，提取相关的颜色特征（色相和饱和度），接着提取几何形状特征（周长、面积、矩形度、似圆度、偏心率等），通过分析样本图像得到每种病害的特征值范围，利用特征值对未知样本进行病害识别。系统以白粉病和锈病（叶锈病、条锈病和秆锈病）为研究对象，根据颜色特征对白粉病和锈病加以识别，然后根据几何形状特征对叶锈病、条锈病和秆锈病进行识别，操作简单方便，识别准确率达96%以上。实验结果表明，选取的颜色特征和几何形状特征对4种小麦叶部常见病害的识别是有效且可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王美丽	西北农林科技大学信息工程学院	34	250	9.0	15.0
2	何东健	西北农林科技大学机械电子与工程学院	188	3174	30.0	46.0
3	牛晓静	西北农林科技大学信息工程学院	4	41	2.0	4.0
4	张宏鸣	西北农林科技大学信息工程学院	31	204	7.0	13.0
5	赵建邦	西北农林科技大学信息工程学院	2	34	2.0	2.0