基于计算机视觉的烟叶病害识别研究

• 作者: 包俊 喻勇 张云伟 王大龙 王彦钧 王静
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 烟叶病害 图像处理 模糊模式识别 标准特征库 模糊C均值聚类算法
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 167-171
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 4253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0172

摘要

针对野外非专业人员对烟叶病害识别的不准确性和受主观因素影响的不足，以烟叶病害中常见的赤星病和野火病为研究对象，运用计算机图像处理技术提出了一种快速分类识别算法，主要包括特征参数提取和病害识别分类两部分。通过赤星病和野火病烟叶病害图像分析，优选出6个病害识别特征参数，建立了两类病害标准特征库。病害识别分类采用基于标准特征库的模糊模式识别算法，并且与模糊C均值聚类识别进行了对比。病害分类识别实验结果表明该分类识别算法具有良好的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王静	昆明理工大学现代农业工程学院	18	109	5.0	10.0
2	张云伟	昆明理工大学信息工程与自动化学院	57	324	9.0	15.0
3	包俊	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	10	2.0	3.0
4	王大龙	昆明理工大学现代农业工程学院	6	19	4.0	4.0
5	王彦钧	昆明理工大学现代农业工程学院	5	15	3.0	3.0
6	喻勇	昆明理工大学信息工程与自动化学院	4	10	2.0	3.0